CC BY
46
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х
>
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Первое
экономическое издательство
система показателей оценки экономической безопасности предприятия в сфере дорожного хозяйства
Ширко Л.М. 1
Система экономической безопасности предприятия является на текущий момент времени значимым инструментом повышения уровня экономической устойчивости и эффективности деятельности. Особую актуальность это приобретает применительно к ресурсоемким отраслям с высокой степенью зависимости от сырьевых рынков, в том числе дорожному строительству. Целью данной статьи является разработка методических аспектов оценки уровня экономической безопасности в сфере дорожного хозяйства. Показано, что система сбалансированных показателей предприятия является условием разработки системы показателей экономической безопасности предприятия, обоснована позиция данной системы как вида функциональных стратегий компании. Статья вносит вклад в развитие теории оценки и измерения уровня экономической безопасности предприятия. Практическая значимость работы заключается в возможности применения представленного набора показателей при оценке уровня угроз предприятия дорожного строительства.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: дорожное строительство, сбалансированные показатели, проекция, экономическая безопасность.
system of indicators for assessing the economic security of an enterprise in the road industry
Shirko L.M. 1
1 University of Tyumen, Russia
введение
В условиях структурного и финансового кризисов, волатильности валют, изменения сырьевых и рынков сбыта вопросы финансовой устойчивости и экономической эффективности деятельности предприятий приобретают требуют переосмысления. Необходимый контекст анализа связан с исследованиями взаимосвязи между параметрами экономической и эффективностью функционирования предприятия, определением факторов, обеспечивающих экономическую безопасность предприятий в условиях агрессивной и изменяющейся внешней среды.
1 Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия
аннотация:
Соответственно, с точки зрения финансовой устойчивости и экономической эффективности предприятия необходимо исследование учетно-аналитических и организационно-экономических механизмов обеспечения экономической безопасности.
Указанные вопросы актуальны для сферы дорожного строительства в силу специфики функционирования данного вида деятельности: сложность технологического процесса с высокой долей автоматизации и механизации, наличие большого массива требований и стандартов деятельности, изменяющиеся условия пассажиропотоков и транспортных потоков, увеличивающие нагрузку на транспортное полотно и предъявляющие требования к качеству деятельности предприятий в этой сфере, высокие затраты на производство и выполнение дорожных работ и наличие регуляторного механизма функционирования рынка. Предприятию, стремящемуся к успешному функционированию на данном рынке, необходимо учитывать множество факторов внешней и внутренней среды в своей деятельности, а длительность и требования к выполняемым проектам определяют необходимость раннего выявления и управления угрозами, в том числе в финансово-экономической сфере.
1. характеристика функциональных блоков системы экономической безопасности предприятия
Система экономической безопасности предприятия, по мнению автора, представляет собой комплекс организационно-управленческих мер, которые направлены на
abstract:_
The system of economic security of the enterprise is currently a significant tool for improving the level of economic stability and efficiency of activities. This is particularly relevant for resource-intensive industries with a high degree of dependence on commodity markets, including road construction. The purpose of this article is to develop methodological aspects of assessing the level of economic security in the road industry. It is shown that the balanced scorecard of the enterprise is a prerequisite for the development of a system of economic security indicators at the enterprise. The position of the system as company's functional strategy is proved. The article contributes to the development of the theory of assessing and measuring the level of economic security of an enterprise. The practical significance of the work lies in the possibility of application of the presented set of indicators to assess the level of threats to the road construction enterprise.
keywords: road construction, balanced indicators, projection, economic security
JEL Classification: L89, L26, M11, M21 Received: 07.12.2020 / published: 25.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Shirko L.M. (Lm31O82O0gmai[.com)
citation:_
Shirko L.M. (2020) Sistema pokazateley otsenki ekonomicheskoy bezopasnosti predpriyatiya v sfere doro-zhnogo khozyaystva [System of indicators for assessing the economic security of an enterprise in the road industry]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 3285-3296. doi: 10.18334/epp.10.12.111326
качественную реализацию политики защиты интересов предприятия от внешних и внутренних угроз и обеспечение достижения стратегических целей устойчивого развития. Мы полагаем, что система обеспечения экономической безопасности является частью стратегии предприятия, включающей в себя планирование и реализацию мероприятий, направленных на минимизацию негативных рисков с целью повышения экономической устойчивости предприятия. Исходя из этого, содержательно экономическая безопасность охватывает различные функциональные блоки деятельности предприятия. Мы предлагаем выделять следующие блоки:
1. Обеспечение сохранности внеоборотных активов.
В рамках данного блока задачей предприятия является осуществление мероприятий в отношении активов материально-технического и транспортно-логистического блоков предприятия по выявлению, недопущению и пресечению противоправных действий. Субъектами данных действий могут выступать как сотрудники предприятия, так и контрагенты предприятия, совершающие попытки коррупционных правонарушений или осознанные действия по причинению экономического ущерба предприятию.
2. Контроль материально-производственных запасов.
В рамках данного блока задачей предприятия является осуществление мероприятий в отношении сырья, полуфабрикатов и готовой продукции по выявлению, недопущению и пресечению противоправных действий, связанных с технологическим процессом, учетом и оценкой материально-производственных запасов. Субъектами данных действий могут выступать как сотрудники предприятия, так и контрагенты предприятия, совершающие попытки коррупционных правонарушений или осознанные действия по причинению экономического ущерба предприятию.
3. Обеспечение безопасности инвестиционной деятельности предприятия.
В рамках данного блока задачей предприятия является осуществление мероприятий по контролю непредвиденных финансовых потерь и выявление, недопущение и пресечение противоправных действий в ходе осуществления различных инвестиционных операций. Субъектами противоправных действий могут быть контрагенты, партнеры в инвестиционных проектах, а также держатели акций предприятия.
4. Обеспечение безопасности при работе с контрагентами.
В рамках данного функционального блока осуществляется комплекс мероприятий по управлению рисками работы с контрагентами, выявлению, недопущению и пресе-
об авторе:_
Ширко Лариса Михайловна, доцент кафедры «Экономическая безопасность, системный анализ и контроль» (Lm31O82O0gmai1.com)
цитировать статью:_
Ширко Л.М. Система показателей оценки экономической безопасности предприятия в сфере дорожного хозяйства // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - Том 10. - № 12. - С. 3285-3296. сЫ: 10.18334/ерр.10.12.111326
чению противоправных действий со стороны контрагентов, приводящих к убыткам, недополучению доходов, прибыли предприятия. Субъектами противоправных действий и источниками рисков могут выступать поставщики, подрядчики, субподрядчики, конкуренты, финансовые организации.
5. Обеспечение сохранности денежных средств.
В рамках данного функционального блока осуществляется комплекс мер по управлению рисками предприятия как со стороны внешней среды, так и с точки зрения поведения персонала, приводящих к валютным потерям, недополучению денежных средств.
6. Выявление и устранение предпосылок финансовой неустойчивости и возможного наступления банкротства предприятия.
В рамках данного функционального блока осуществляется комплекс мероприятий по управлению рисками финансовой деятельности предприятия как с точки зрения макрофакторов (ценообразование, инфляция, ставки банковских процентов), так и с точки зрения недобросовестного поведения контрагентов и персонала предприятия, осуществляются мероприятия по предотвращению и недопущению искажения, подлогов финансовой документации и отчетности, размытия капитала, действия в личных интересах в ущерб финансовой устойчивости предприятия.
7. Антикоррупционная безопасность.
В рамках данного функционального блока осуществляется комплекс мероприятий по недопущению рисков и предотвращению и недопущению последствий коррупционного поведения персонала, влекущего потери, убытки или недополучение прибыли для предприятия.
Взаимосвязь функциональных блоков содержания экономической безопасности предприятия представлена на рисунке 1.
По нашему мнению, ключевыми блоками экономической безопасности предприятия являются три:
1) обеспечение финансовой устойчивости;
2) обеспечение безопасности при работе с контрагентами;
3) обеспечение антикоррупционной безопасности.
Данный вывод основан на следующих рассуждениях:
• обеспечение сохранности денежных средств и безопасности инвестиционной деятельности связано с качеством принимаемых решений и влияет на финансовую устойчивость предприятия, с одной стороны, и определено поведением персонала предприятия, с другой стороны;
• обеспечение сохранности внеоборотных активов и контроль материально-производственных запасов детерминированы поведением персонала, с одной стороны, и контрагентов, с другой;
• обеспечение безопасности при работе с контрагентами стоит оценивать с позиции устойчивости внутренних бизнес-процессов, с одной стороны, и рыночной позиции, с другой стороны.
Рисунок 1. Взаимосвязь функциональных блоков содержания экономич еской безопасн ости
предприятия Источник: составлено автором.
Итогом таких рассуждений становится четыре контекста экономической безопасности предприятия:
• устойчивость бизнес-процессов;
• устойчивость рыюочной позиции;
• эффективность принимаемых решений в финансовой сфере;
• эффективность действий персонала при реализации хозяйственных операций.
В рамках каждого из контекстов, опираясь на систему сбалансированных показателей предприятия, можно выделить конкретные показатели экономической безопасности. При этом экономическая безопасность понимается автором как вид функциональной стратегии предприятия. С учетом вышесказанного система показателей экономической безопасности может быть представлена следующими блоками.
1. Проекция «Финансы».
Финансовые показатели занимают ведущую роль в анализе состояния экономической безопасности предприятия и отражают финансовое состояние предприятия.
2. Проекция «Клиенты».
Данная составляющая позволяет оценить уровень экономической безопасности предприятия с точки зрения рынка и клиентов. Оценка экономической безопасности производится через призму сегмента рынка, на котором существует предприятие. Типичными характеристиками клиентской составляющей являются величина клиентской базы, доходность. Ключевой вопрос, на который стратегия экономической безопасности должна дать ответ: как мы должны выглядеть перед нашими клиентами, чтобы реализовать стратегию устойчивого развития?
3. Проекция «Внутренние бизнес-процессы».
В рамках данной составляющей оценки экономической безопасности предприятия дается заключение о внутренней устойчивости функционирования. В качестве показателей используются:
1. Абсолютные качественные показатели, такие как:
• наличие и количество фактов участия предприятия в качестве ответчика в незавершенных гражданско-правовых делах;
• наличие исполнительного производства в отношении предприятия;
• наличие и количество фактов, выявленных в ходе проверок контрольно-надзорных органов предприятия нарушений;
• факт правопреемственности и юридической связанности с другими предприятиями на рынке;
• факт наличия филиальной сети.
2. Абсолютные количественные показатели:
• количество лет существования на рынке;
• количество и объем выигранных контрактов в рамках участия в системе государственных закупок в качестве поставщика;
• количество и объем успешно закрытых контрактов в рамках участия в системе государственных закупок в качестве поставщика;
• количество внесенных изменений в ЕГРЮЛ.
4. Проекция «Кадры».
Данная группа показателей направлена на обеспечение стабильности качества кадрового состава, состояние экономической безопасности предприятия в этом контексте означает минимизацию числа случаев конфликтов, возникающих в отношении коллектива, как в связи с увольнениями, так и в связи с совершением правонарушений. Источником экономических угроз для предприятия является как сам персонал с точки зрения недобросовестного поведения (кражи, сокрытие информации, осознанное получение выгод в рамках конфликта интересов и т.д.), так политика развития и поддержки персонала с точки зрения последствий (высокая текучесть кадров, забастовки и т.д.).
Специфика выбора показателей для измерения экономической безопасности в сфере дорожного хозяйства определяется структурой и способом функционирования рынка. Субъектами спроса на данном рынке выступают государственные заказчики и заказчики, они формируют спрос на услуги по строительству, реконструкции, капитальному ремонту автомобильных дорог. Основной объем работ по строительству, реконструкции и капитальному ремонту автомобильных дорог осуществляется за счет средств Федерального дорожного фонда, дорожных фондов субъектов РФ и муниципальных дорожных фондов. Основными заказчиками на рынке выступают [1]:
• государственные заказчики федерального уровня (структурные подразделения «Автодора» и ГК «Автодор»);
• государственные заказчики регионального уровня (органы исполнительной власти субъектов РФ, ответственные за реализацию политики в сфере строительства и развития инфраструктуры);
• муниципальные заказчики (органы местного самоуправления, ответственные за развитие транспортной инфраструктуры);
• крупные заказчики в лице частных и государственных компаний, естественных монополий.
Предложение на рынке обеспечивается исполнителями работ, в том числе генеральным проектировщиком, генеральным подрядчиком, подрядчиками, субподрядчиками, изыскателями. При этом комплекс дорожных организаций, по мнению автора, можно разделить на основные и вспомогательные.
Закупка услуг заказчиком осуществляется в рамках конкурентных процедур, основная форма - проведение тендеров. Цена на услуги предприятий автодорожного строительства рассчитывается индивидуально на основе сметной документации в соответствии с объемами строительно-монтажных работ, методами технологии производства, а также единичными расценками на отдельные виды работ. Основой расчета в рамках ценообразования является «Методика определения стоимости строительной продукции на территории Российской Федерации» МДС 81-35.2004 [2].
В целом стоит отметить, дорожная отрасль является ресурсопотребляемой. В составе стоимости дорожно-строительных работ доля приобретаемых материалов достигает 70%. В структуру затрат по сводному сметному расчету кроме затрат на подготовку территории строительства включается еще целый ряд затрат: выкуп земли, перевод лесов, вынос, снос и перенос зданий, сооружений и инженерных коммуникаций. Эти затраты составляют от 5% (на незастроенной территории) до 45-50% (в густонаселенной местности) от общей стоимости объекта, а в отдельных случаях (в условиях плотной застройки) могут быть сопоставимы со стоимостью строительно-монтажных работ [3] (Bukhtoyarov, 2014).
Результатом наличия сохраняющейся проблемы ценообразования в отрасли является тенденция последних двух лет, состоящая в отказе подрядчиков от участия в конкурсах на строительство дорог [Цит. по 4].
Таким образом, соглашаясь с рядом авторов [5] (Smirnova, 2016), отметим, что сфера дорожного хозяйства обладает рядом особенностей, определяемых моделью и субъектами отношений, структура затрат определяет ресурсопотребляющий характер отрасли, поэтому экономическая безопасность может быть определена как состояние защищенности/устойчивости сферы, представленное таким составляющими, как:
• технологическая устойчивость - способность воспринимать достижения науки и новых технологий;
• производственная устойчивость - наличие такого производственного потенциала, который способен обеспечить безубыточный объем производства;
• финансовая устойчивость создается рациональным распределением и использованием финансовых ресурсов.
2. система показателей экономической безопасности предприятия дорожной сферы
Сводная характеристика показателей экономической безопасности для предприятий в сфере дорожного хозяйства представлена в таблице 1.
Таблица 1
показатели экономической безопасности предприятий в сфере дорожного хозяйства
функциональная проекция стратегии экономической безопасности показатель функциональной проекции характеристика показателя измеряемый показателем риск фиксируемая показателем угроза
Проекция «Финансы» Рентабельность продаж Отражает соотношение выручки и прибыли предприятия Финансовые Сокращение инвестиций
Показатель генерирования доходов Показывает, сколько рублей операционной прибыли приходится на рубль, вложенный в активы
Рентабельность инвестиций с позиции инвесторов Определяет, какую долю в каждом рубле инвестиций составляет прибыль Инвестиционные
Рентабельность инвестиций с точки зрения собственников организации Определяет, какую долю в каждом рубле собственного капитала составляет прибыль
Норма валовой прибыли Определяет, какую долю в каждом рубле составляет валовая прибыль
Норма операционной прибыли Определяет, какую долю в каждом рубле составляет операционная прибыль
Проекция «Клиенты» Темп роста рынка Отражает динамику роста доли рынка предприятия Маркетинговые Сбытовые Спад производства и утрата рынков сбыта
Относительная доля рынка Отражает положение предприятия относительно конкурентов
Проекция «Бизнес-процессы» Участие предприятия в качестве ответчика в незавершенных гражданско-правовых делах Отражает деловую репутацию Производственные Убытки вследствие потери деловой репутации;
Окончание табл. 1
1 2 3 4 5
Исполнительное производство в отношении предприятия сокращение инвестиций
Выявленные нарушения Технологические
Правопреемственность Финансовые Инвестиционные
Филиальная сеть
Длительность существования на рынке Отражает стабильность и поднадзорность
Участие в системе государственных закупок Отражает деловую репутацию
Изменения в ЕГРЮЛ Отражает стабильность аппарата принятия решений, стабильность капитала
Проекция «Кадры» Показатель предотвращенного вреда Отражает своевременное устранение рисков нарушения внутренней дисциплины Кадровые Финансовые Угроза потери финансовых средств
Показатель размера причиненного вреда Отражает последствия от наступившего факта нарушений внутренней дисциплины
Показатель сохранения кадрового состава Отражает кадровую устойчивость, привлекательность предприятия как работодателя, сохранение производственных пропорций предприятия
Источник: составлено автором.
Как видно из представленной таблицы, система предлагаемых показателей позволяет измерить все виды внутренних источников риска для предприятия, а также оценить вероятность всех потенциальных угроз.
Далее для оценки уровня экономической безопасности предприятия для каждого показателя предлагается вводить пороговые значения, отражающие состояние экономической безопасности по данному показателю:
• стабильное (С) - значение показателя находится в пределах нормы;
• предкризисное (ПК) - значение показателя за пределами нормы, показатель характеризуется незначительным ухудшением, не приводящим к существенным изменениям в деятельности предприятия;
• кризисное (К) - значение показателя за пределами нормы, показатель характеризуется значительным ухудшением, приводящим к существенным изменениям в деятельности предприятия, требуется разработка оперативных мер реагирования;
• критическое (КР) - значение показателя за пределами нормы, показатель характеризуется существенным ухудшением, демонстрирующим предбанкротное или банкротное состояние предприятия.
В зависимости от фактического значения показателей и соответствия пороговым значениям каждому показателю присваивается балл. Распределение баллов осуществляется следующим образом:
• стабильное значение (С) - 4 балла;
• предкризисное значение (ПК) -3 балла;
• кризисное значение (К) - 2 балла;
• критическое значение (КР) - 1 балл.
заключение
Таким образом, автором представлена методика и информационно-аналитическое обеспечение оценки экономической безопасности, основанные на сочетании нескольких подходов, в том числе критериального, экспертного, кросс-отраслевого и деятельностного. Всесторонний анализ состояния экономической защищенности предприятия позволяет повысить объективность заключения и сформировать комплексный характер рекомендаций по совершенствованию финансово-экономической деятельности предприятия. На основе данного подхода должна быть выстроена система контроля показателей экономической безопасности.
ИСТОЧНИКИ:
1. Перспективы развития рынка дорожной инфраструктуры в России. Отчет KPMG. Permtpp.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://permtpp.ru (дата обращения: 20.05.2020).
2. МДС 81-35.2004 Методика определения стоимости строительной продукции на территории Российской Федерации (с Изменениями от 16.06.2014). Docs.cntd.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/1200035529.
3. Бухтояров А. Основные вопросы по ценообразованию в дорожной отрасли // Транспортная стратегия XXI век. - 2014. - № 24.
4. Ценообразование не дает подрядчикам строить дороги по госзаказу— Титов. Radidomapro.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.radidomapro.ru/ryedktzij/
stroytelstvo/kommunikatsii/tzenoobrazovanie-ne-daet-podriadtchikam-stroitig-d-66179.php (дата обращения: 15.04.2020).
5. Смирнова О.П. Методология изучения экономической безопасности строительной отрасли России на современном этапе // Интернет-журнал Науковедение. - 2016. -№ 3(34). - с. 79.
6. Кретов В.В. Административно-правовое регулирование дорожного хозяйства Российской Федерации. / диссертация,.. кандидата юридических наук: 12.00.14. -Тюмень, 2014. - 242 с.
7. Каплан Р.С, Нортон Д.П. Сбалансированная система показателей. - М.: Олимп-Бизнес, 2003. - 215 с.
REFERENCES:
Bukhtoyarov A. (2014). Osnovnye voprosy po tsenoobrazovaniyu v dorozhnoy otrasli [Key questions on pricing in the road industry]. Transportnaya strategiya XXI vek. (24). (in Russian).
Kaplan R.S, Norton D.P. (2003). Sbalansirovannaya sistema pokazateley [Balanced
scorecard] M.: Olimp-Biznes. (in Russian). Kretov V.V. (2014). Administrativno-pravovoe regulirovanie dorozhnogo khozyaystva Rossiyskoy Federatsii [Administrative and legal regulation of the road sector of the Russian Federation] Tyumen. (in Russian). Smirnova O.P. (2016). Metodologiya izucheniya ekonomicheskoy bezopasnosti stroitel-noy otrasli Rossii na sovremennom etape [Study methodology of economic security building industry Russia today]. Naukovedenie (Science). 8 (3(34)). 79. (in Russian).
>
Первое ■ экономическое издательство
современные тенденции и перспективы развития транспортно-логистического комплекса казахстана
Вечкинзова Е.А.1
1 Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Москва, Россия
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
аннотация:_
Статья содержит сравнительный анализ мировых и казахстанских тенденций развития транспортно-ло-гистической отрасли. Представлен анализ статистических показателей развития транспортно-логисти-ческого комплекса Казахстана, а также основные направления развития отрасли и ее кадрового состава для эффективного использования транзитно-транспортного потенциала страны в международной транспортной системе.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: транспортно-логистический комплекс, грузоперевозки, развитие, Казахстан..
Current trends and prospects of the transport and logistics complex development in Kazakhstan
Vechkinzova E.A.1
1V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Russia
введение
Транспортно-логистический комплекс является одной из фундаментальных сфер экономики любого государства. Наряду с такими стратегически важными отраслями, как энергетика или сельское хозяйство, он выступает основой жизнедеятельности и опорой процесса экономического развития.
Цель статьи - рассмотреть современное состояние и перспективы развития транспортно-логистического комплекса Казахстана.
Авторская гипотеза состоит в том, что развитие транспортно-логистического комплекса должно быть ориентировано не столько на увеличение количества и качества транспортных средств, сколько на развитие альтернативного транспорта, внедрение цифровизации и искусственного интеллекта, подготовку специалистов новых профессий для отрасли, что не только повысит эффективность транспортно-логистической деятельности страны, но и позволит Казахстану стать ведущим актором международной транспортной системы.
обзор современных тенденций экономического развития
Последние три десятилетия конфигурации всех сфер жизнедеятельности человека, общества, бизнеса и государства претерпели глубокую трансформацию. Установилась новая парадигма международной торговли, активизировалась миграция, увеличились грузооборот, машинный парк и пропускная способность мировой транспортно-логистической инфраструктуры. Центр тяжести мировой торговли, перевозок и непосредственно промышленности переместился в Восточную и Юго-Восточную Азию. Дешевая рабочая сила с высокой долей квалифицированных кадров спровоцировала офшоринг крупнейших промышленных концернов. В результате вектор грузопотока развернулся в Юго-Восточную Азию, а товарооборот в десятки и сотни раз увеличил объемы и темпы прироста. В периоды кризисов фиксировались существенные спады в объеме торговли, но по мере восстановления экономики глобальный рынок наращивал еще большие объемы перевозок. Пандемия СОУГО-19 привела к тотальному ухудшению конъюнктуры и рецессии, однако экономисты прогнозируют стабилизацию ситуации через 5-10 лет с последующим устойчивым ростом.
Улучшение благосостояния и повышение качества жизни людей стали второй важной тенденцией последних десятилетий. Превалирование в обществе культуры потребления явилось стимулом экономического роста и катализатором производства. Постоянно растущий рынок сбыта способствовал глобальному расширению деловой активности. А рост производства за счет создания долговременных рабочих мест стимулировал рост благосостояния людей. Транспортно-логистический комплекс разви-
abstract:_
The article contains a comparative analysis of world and Kazakhstani trends in the development of the transport and logistics industry. The analysis of statistical indicators of the transport and logistics complex development in Kazakhstan is conducted. The main directions of the industry and its personnel development for the effective use of the country's transit and transport potential in the international transport system are discussed.
keywords: transport and logistics complex, cargo transportation, development, Kazakhstan
JEL Classification: L91, R40, R49
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers For correspondence: Vechkinzova E.A. (kvinO70[ist.ru)
citation:
received: 01.12.2020 / published: 25.12.2020
Vechkinzova E.A. (2020) Sovremennye tendentsii i perspektivy razvitiya transportno-logistichesk-ogo kompleksa Kazakhstana [Current trends and prospects of the transport and logistics complex development in Kazakhstan]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 3297-3308. doi: 10.18334/epp.10.12.111519
вался как результат роста производства и потребления и одновременно давал новые импульсы этому процессу. Рост личных доходов, повышение доступности транспортных средств и потребности в мобильности привели к резкому росту количество автовладельцев. Автомобиль перестал быть предметом роскоши, превратившись в базовое средство передвижения. Автомобилизация существенно увеличила возможности бизнеса, сократила временные издержки, дала возможность размещать производства в отдаленных локациях, нивелируя проблему транспортной доступности предприятий для работников.
Увеличение населения и средней продолжительности жизни людей, периода их трудоспособности и экономической активности повышает мобильность, расширяет доступность образования. По прогнозам ООН, к 2030 году численность населения Земли вырастет с нынешних 7,7 млрд чел. до 8,5 млрд человек [1]. В свою очередь, в Казахстане число граждан достигнет 24 млн чел. против 18,6 млн в 2019 г.
Кроме демографических и социально-экономических факторов на структуру экономики влияют достижения четвертой промышленной революции - автоматизация, роботизация и цифровизация. Кроме повышения эффективности, экологичности и эргономичности производства эти процессы обуславливают высвобождение большого объема рабочей силы. По самым оптимистичным оценкам, к 2030 году функционал 60% профессий всех отраслей экономики будет автоматизирован. Новые технологии приводят к глубокой трансформации рынка труда. Исчезают и меняются профессии, появляются новые специализации.
Транспортно-логистический комплекс (ТЛК) в целом является одной из наиболее чувствительных и уязвимых к экзогенным шокам отраслей экономики. По данным ВТО, такие сектора как контейнерные перевозки и авиасообщение в наибольшей степени пострадали от кризиса, вызванного пандемией COVID-19 [2]. Но наряду с этим ТЛК является и одной из наиболее динамичных сфер, способных к быстрой адаптации и посткризисной регенерации. Автоматизация и роботизация вытесняют из ТЛК ручной труд. Цифровизация деактуализирует многие профессии благодаря внедрению различного рода умных систем. Интеллектуальные датчики могут отслеживать состояние любых агрегатов и устройств, оптимизируя таким образом функционал большого числа специалистов транспортно-логистической отрасли. Инновации требуют огромных инвестиций, длительного периода подготовки и внедрения, а их целесообразность
об авторе:_
Вечкинзова Елена Анатольевна, кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями (kvinO701ist.ru)
цитировать статью:_
Вечкинзова Е.А. Современные тенденции и перспективы развития транспортно-логистического комплекса Казахстана // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - Том 10. - № 12. - С. 3297-3308. doi: 10.18334/epp.10.12.111519
с учетом социальной и финансово-экономической точки зрения в целом может быть подвергнута объективной критике. Актуален вопрос оправданности вложений в технологическое перевооружение, которое является затратным и длительным процессом на фоне относительной дешевизны рабочей силы. Зачастую бизнес не видит необходимости во вложении столь необходимых для других целей средств в технологическое замещение тех функций, с которыми пока справляется обычный человек, расходы на которого не идут ни в какое сравнение со стоимостью инноваций. Тем более что Казахстан отстает от развитых стран, и пока передовые научно-технические достижения появятся на казахстанском рынке и будут готовы к имплементации в производственные процессы, пройдет несколько десятилетий.
Анализ состояния транспортно-логистического комплекса казахстана
Транспортно-логистическая отрасль Казахстана демонстрирует форсированный рост, обусловленный как естественными условиями, так и фактором реализации широкого пакета мер государственной поддержки. Комитет по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан включает в ТЛК железнодорожный, автомобильный, внутренний водный, воздушный, трубопроводный виды транспорта. Наряду с ними к ТЛК целесообразно относить все виды складирования, а также логистические узлы, к примеру, активно развивающуюся в стране индустрию транспортно-логистических центров, оказывающих весь спектр услуг в области транспортировки и хранения грузов.
В 2019 году завершилась работа над выполнением государственной программы инфраструктурного развития «Нурлы жол» на 2015-2019 годы. За период с 2014 по 2018 г. валовый выпуск услуг транспорта увеличился на 63,5% и составил 7,5 трлн тг. Суммарный вклад ТЛК в ВВП Казахстана сложился на уровне 7,2% [3]. По оперативным данным Комитета по статистике, в течение 2019 года также прослеживался рост до 8,1 трлн тг. Последовательно растет объем грузовых и пассажирских перевозок. Так, за 15 лет с 2015 по 2019 гг. объем перевезенных грузов вырос на 119% с 1,9 млрд тонн до 4,2 млрд тонн. Динамика грузооборота представлена на рисунке 1.
В свою очередь, пассажирские перевозки увеличились на 140% с 9,9 млрд чел. в 2005 году до 23,8 млрд. чел. в 2019 году. Соответственно, растут объемы пассажиро- и грузооборота. Лидирующим видом транспорта остаются автомобили. В 2019 году на их долю приходилось 83,4% валового объема перевезенных грузов, а также 99,8% всех пассажиров.
Увеличение показателей ТЛК отражается также в росте числа компаний, специализирующихся на перевозках. За период 2014-2018 гг. их количество выросло на 21,9% с 1644 до 2005. На фоне поступательного наращивания как численности предприятий отрасли, так и объема предоставленных услуг существенно растет доходность ТЛК (рис. 2).
И+4
45 40 35 30 25 20
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
железнодорожным I трубопроводным ■воздушным, тыс. тонн (праая ось)
I автомобильным и городским электрическим ■внутренним водным и морским (правая ось)
Рисунок 1. Перевозка грузов в разрезе видов транспорта, млн тонн Источник: составлено автором на основе [4].
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
■ Железнодорожный транспорт
■ Трубопровод
оВвздушныой транспорр (левая ось)
Автомобильный транспорт ■ Морской, прибрежный и речной транспорт (левая ось)
Рисунок 2. Доходы по грузовым перевозкам предприятий! за 2006-2019 годы,млрд тенге Источник: составлено автором на основе [4].
Доходы по грузовым перевозкам за 2006-2019 годы выросли на 379,8% с 0,5 до 2,52 трлн тенге (с учетом отсутствия некоторых данных в статистических отчетах Комитета по статистике). А чистая прибешь транспортной сфзды с 22014 по 2018 годы выросла почти па 70% с 1,5 трлн тт. до 2,6 трлн тг.
3 600
3 000
2 400
800
200
5
0
600
5
0
0
9
1 500
1 200
900
600
3
300
0
Однако инвестиционная активность в транспортно-логистической сфере в последние годы демонстрировала разнонаправленную динамику. Так, в 2015-2017 годах относительно 2014 года наблюдалось снижение объема инвестиций в основной капитал из всех источников. В 2018 году показатель восстановился до значений 2014 года. Наибольший объем инвестиций приходится на сектор складирования. В 2018 году данный сегмент ТЛК привлек 333,4 млрд тенге капиталовложений. Следует также отметить спад инвестиционной активности в трубопроводном транспортировании. Если в 2014-2017 годах в сектор вкладывалось в среднем 347,4 млрд тенге в год, то в 2018 году суммарный объем инвестиций составил лишь 181,3 млрд тенге [3].
Наряду с увеличением количества предприятий, занятых в транспортно-логисти-ческой отрасли, поступательно наращивается и численность занятых. В рассматриваемые временные рамки она выросла на 13,7% с 256,6 тыс. до 291,7 тыс. человек. Основная часть работников приходится на сухопутные виды транспорта и транспортирование по трубопроводам - 51,1%, а также на сектор складирования и вспомогательную транспортную деятельность - 45%. Необходимо обратить внимание на то, что на фоне увеличения числа занятых в транспортно-логистической сфере постепенно сокращается удельный вес молодых работников. Так, если в 2014 году на их долю приходилось 55% трудящихся в данной отрасли, то в 2018 г. данное значение составило уже 43,6%. Средняя заработная плата в отрасли увеличилась с 153,2 тыс. тенге в 2014 году до 197,5 тыс. тенге в 2018 году, то есть на 28,9%. В разрезе заработных плат по состоянию на 2018 год наибольший уровень фиксируется в сегменте водного транспорта - 741,5 тыс. тенге, наименьший - в секторе складирования - 179 тыс. тенге. При этом водный транспорт остается самым малочисленным сегментом ТЛК. Списочная численность работников данного вида транспорта составляет лишь 1,9 тыс. человек.
Однако, несмотря на общее превышение уровня средней заработной платы по стране в целом, динамика роста доходов работников транспортно-логистической отрасли на 5,5 процентных пунктов ниже темпов прироста средней номинальной заработной платы по стране. Так, за тот же период он составил 121 тыс. тенге и 162,6 тыс. тенге соответственно. Если такие темпы сохранятся, то в скором времени ТЛК отстанет от остальных отраслей экономики по уровню доходов, что приведет к оттоку квалифицированных кадров. Учитывая, что заработные платы наиболее многочисленных сегментов транспортно-логистической сферы ненамного превышают средние номинальные заработные платы по стране, вероятность того, что высокопрофессиональные специалисты будут покидать казахстанский ТЛК, возрастает.
Развитие транспортных услуг является одним из ключевых компонентов стимулирования роста конкурентоспособности Казахстана. Стратегический план развития Республики Казахстан до 2025 года предусматривает создание современного логистического хаба, который позволит эффективно использовать транзитно-транспорт-ный потенциал страны [5]. Программа ориентирована на внедрение передовых технологий, построение высокоэффективной сервисной инфраструктуры, расширение
доступа Казахстана к узловым транспортно-логистическим центрам мира. В рамках Стратегического плана выдвинуты некоторые важные для развития ТЛК инициативы. Это повышение качества автомобильных дорог и развитие придорожных услуг, а также повышение пропускной способности международных транспортных коридоров. Как отмечено в Стратегии, в Казахстане будет увеличено финансирование содержания, ремонта и реконструкции дорог, расширен охват дорожно-ремонтных работ, внедрены новые формы контрактов по бездефектному содержанию автодорог, разработаны четкие критерии и индикаторы оценки качества автодорожной инфраструктуры, будет утверждена схема расположения перспективных объектов сервиса вдоль автомобильных дорог международного и республиканского значения и т. д. Кроме того, Стратегия предусматривает снижение административных барьеров, упрощение процедур выдачи разного рода разрешительных документов и иные шаги в области облегчения регуляторного контроля.
Таким образом, Казахстан предпринимает конкретные практические шаги по развитию ТЛК. Однако анализ показывает, что остается недостаточно раскрытым вопрос качественного кадрового обеспечения отрасли. Учитывая, что основные специальности в ТЛК представлены техническим персоналом, обучение которого ведется в основном частными структурами (например, водители обучаются в автошколах), насыщение транспортно-логистической сферы высокопрофессиональными кадрами представляется труднореализуемой задачей. Крупные перевозчики нуждаются в узкопрофильных специалистах, а специфика таких секторов, как воздушный и водный транспорт, предполагает специализированное обучение. В связи с этим Казахстану необходимо глубоко изучить перспективную структуру кадрового состава отрасли с учетом текущих и потенциальных трендов, социально-экономических и технологических тенденций. Целесообразность данной меры продиктована тем, что отрасль в целом пока остается автономной в плане кадрового обеспечения, не привлекает высокопрофессиональных работников (за исключением воздушного, водного транспорта и трубопроводных систем).
международный опыт развития транспортно-логистических систем
Мировой транспортно-логистический комплекс представляет собой глобальную глубоко интегрированную матрицу национальных транспортных систем. Открытые границы, глобализация и рост мировой торговли стали одновременно и стимулом, и результатом развития ТЛК. Различные внутригосударственные и международные инфраструктурные проекты способствуют дальнейшей торгово-экономической конвергенции всех стран мира. Международные интеграционные процессы и уплотнение экономических связей между регионами различных стран обуславливают необходимость постоянного совершенствования транспортно-логистических систем. На сегодняшний день в мире реализуется несколько крупных инфраструктурных инициатив различного формата и масштаба, также направленных на расширение торгово-эконо-
мических связей. К примеру, проект «Один пояс и один путь». Следует отметить, что конфигурация этого мегапроекта постепенно трансформируется, меняются траектории транспортных коридоров. Так, если ранее существенная часть пути должна была пролегать через территорию Казахстана, то сейчас фиксируются все большие перетоки в сторону Узбекистана. Например, 5 июня 2020 г. из КНР в Ташкент направился первый товарный состав по новому железнодорожному маршруту, который проложен в обход Казахстана. Узбекистанская программа по ремонту дорог в Ферганской долине, о которой было объявлено 7 июня, предполагает капитальный ремонт более чем 20 тыс. км дорожного полотна, и этот проект также тесно связан с реализацией инициативы «Один пояс и один путь». В целом данный мегапроект, предложенный Китаем в 2010-х годах, направлен на глубокую интеграцию транспортно-логистических комплексов всех стран, по которым будут проходить коридоры. Ожидаемые масштабы экономического эффекта превышают 21 трлн долл. США. На мировом транспортном рынке фиксируется тенденция крупных слияний, связанная с необходимостью масштабирования бизнеса и выхода на новые рынки. Однако на фоне ужесточения торговых войн, для этого требуется сближение как разнопрофильных, так и однородных компаний. Причем большинство из них наблюдаются в Азии. К примеру, в феврале 2019 года два южнокорейских судостроительных гиганта Hyundai Heavy Industries (HHI) и Daewoo Shipbuilding & Marine Engineering (DSME) сообщили об объединении [6]. Общая доля новой компании на мировом рынке крупнотоннажных контейнеровозов и танкеров может достигнуть 20%.
В ноябре о слиянии объявили два китайских судопроизводителя - China State Shipbuilding (CSSC) и China Shipbuilding Industry (CSIC) объединились, создав China Shipbuilding Group, которые пользуются льготным контрактированием с китайскими судоходными компаниями. А в декабре японские корпорации Imabari Shipbuilding и Japan Marine United (JMU) также заключили сделку об интеграции [7]. Слияния крупнейших верфей могут существенно видоизменить глобальный рынок морских перевозок. Тенденция консолидации наблюдается и на других рынках отрасли, в том числе в сегменте логистических услуг. Так, к примеру, в России в декабре 2019 года появился новый железнодорожный оператор «Атлант», созданный совместно группой ВЭБ РФ (государственной корпорацией развития) и лизинговой компанией «Трансфин-М». Парк грузовых вагонов новой компании может вырасти до 75 тыс. вагонов до конца 2020 года [8]. Увеличение подвижного парка является одним из основных средств поддержания и повышения рентабельности. При этом сделки по слиянию наиболее быстрый и эффективный способ нарастить его. Именно с этим связывается всплеск консолидаций на рынке. Крупные инфраструктурные проекты реализуются и в сфере трубопроводного транспорта. Такие масштабные инициативы, как «Северный поток» [9] и «Сила Сибири» [10], являющиеся магистральными трубопроводами и сложнейшими инженерно-техническими сооружениями, свидетельствуют об активизации рынка трубопроводного транспорта, несмотря на сложную геополитическую обстановку.
Развитие транспортно-логистического комплекса невозможно без двух базовых составляющих: приоритетного внимания со стороны государства, выстраивающего платформы международного сотрудничества в рамках транспортно-логистических проектов, и активизации бизнеса, прежде всего крупного. Еще одним важным направлением развития транспортно-логистического сектора выступает его технологическое перевооружение. Программы цифровизации, автоматизации, роботизации, внедрения аддитивных технологий, беспилотного транспорта и иные инициативы занимают все большую долю инвестиционных портфелей мировых транспортных гигантов. При этом и государства обращают пристальное внимание на перевооружение своих транспортных систем. К примеру, в Дубае уже к 2030 году планируется довести долю беспилотного транспорта до 25% [11]. Роботы-грузчики, аэромобили, роботизированные фуры, беспилотные такси и иные технические новинки стали не фантастикой, а реальной данностью. Причем население благосклонно воспринимает инновации, что свидетельствует об изменении потребительских предпочтений.
Активное распространение альтернативного транспорта и всплеск его популярности в сегменте личного транспорта стал еще одним трендом отрасли. Прежде всего, в густонаселенных мегаполисах и агломерациях, нуждающихся в глубокой реформации транспортных систем - Токийской агломерации, Шанхае и Пекине.
В целом анализ мировых практик транспортно-логистической отрасли показывает, что эффективное развитие ТЛК невозможно без тесного сотрудничества государственного и частного секторов. На мировом рынке наблюдается тенденция консолидации логистических компаний, мотивированная необходимостью сохранения рыночных позиций.
заключение
Увеличение числа личного автотранспорта, грузо- и пассажиропотоков, распространение альтернативного транспорта, уберизация и популяризация электронной коммерции и иные отраслевые тенденции обуславливают активизацию инноваций в ТЛК. И хотя темпы технологического переоснащения в разных регионах мира идут по-разному, общая направленность сферы на активное внедрение технических новинок, цифровизацию и автоматизацию, налицо. Казахстан как страна, претендующая на роль крупного международного торгово-логистического хаба, не может оставаться в стороне от этих процессов. Игнорирование НТП чревато углублением экономического и социального отставания от развитых стран. Кроме того, важным вектором развития ТЛК выступает его экологизация, а также существенный пересмотр моделей рыночных отношений, мотивированный изменением потребительских предпочтений, таких как, к примеру, популяризация экономики совместного потребления или онлайн-коммерции. Эксперты единодушно указывают на то, что главным подспорьем для Казахстана в развитии ТЛК является огромный транзитный потенциал страны. Реализация инфраструктурных проектов в рамках международной инициативы «Один
пояс и один путь» позволит существенно усовершенствовать логистические цепочки как в разрезе наземных транспортных коридоров, так и морских, и речных. Особую важность приобретут крупные логистические центры. ТЛЦ, ОРЦ, гигантские кросс-докинговые склады станут опорными точками в системе международных грузоперевозок. Мелкие складские хозяйства в будущем исчезнут, а их сети будут поглощаться онлайн-ритейлерами. Логистическим компаниям предстоит эволюционировать в мультимодальные 5РЬ-компании, чьи услуги базируются на широком применении цифровых технологий, отталкиваются от принципов персонализации, клиентоориен-тированности и бережливости.
Передовые инновации приведут к существенной трансформации ТЛК. Однако для их осуществления необходимы квалифицированные специалисты, подкованные в области ИТ, обладающие широким техническим кругозором. Именно в конвергенцию транспортно-логистических специализаций с ИТ-профессиями, в объединение знаний и навыков специалистов двух этих отраслей следует вкладывать как можно больше сил и средств. Такие технологии, как ИТС, системы биометрического контроля, автономный и дистанционно управляемый транспорт, роботы, виртуальная и дополненная реальности и т. д., потребуют от работников отрасли освоения новых умений и компетенций.
Таким образом, перестройка системы подготовки кадров на новые рельсы, ее переориентация на новые направления обучения тем профессиям, которые будут актуальны в горизонте 10-15 лет, внедрение новых механизмов прогнозирования потребностей рынка труда, учитывающих не только социально-экономические процессы, но и технологические тренды, приводящие к значительной реконфигурации отрасли, станут ключевыми задачами в процессе подготовки к будущему транспортно-логисти-ческой отрасли.
ИСТОЧНИКИ:
1. Unfpa. [Электронный ресурс]. URL: https://www.un.org/ru/sections/issues-depth/ population/index.html, МИА «Казинформ»: https://www.inform.kz/ru/naselenie-kazahstana-k-2050-godu-dostignet-24-mln-chelovek-prognozoon_a3589121 (дата обращения: 01. 12. 2020).
2. Медиаиздание КоммерсантЬ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kommersant. ru/doc/4320861 (дата обращения: 01. 12. 2020).
3. Статистический сборник Комитета по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан «Транспорт в РК» 2014-2018 гг. [Электронный ресурс]. URL: https://www.stat.gov.kz/edition/publication/month (дата обращения: 01. 12. 2020).
4. Статистика транспорта. Комитет по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан «Транспорт в РК» 2014-2018 гг. [Электронный ресурс]. URL: https://stat.gov.kz/official/industry/18/statistic/7 (дата обращения: 01. 12. 2020).
5. Стратегический план развития РК до 2025 г. [Электронный ресурс]. URL: https://
online.zakon.kz/document/?doc_id=38490966&doc_id2=38490966#pos=29;-120&pos2=1069;-86 (дата обращения: 01. 12. 2020).
6. The MariTime Telegraph. [Электронный ресурс]. URL: http://mtelegraph.com/merging-
hyundai-and-daewoo-shipyards-may-change-maritime-market.html (дата обращения: 01. 12. 2020).
7. Центр транспортных стратегий. [Электронный ресурс]. URL: https://cfts.org.ua/
articles/top_10_mirovykh_transportnykh_trendov_2019_goda_1615/113345 (дата обращения: 01. 12. 2020).
8. Инженерный центр вагоностроения. [Электронный ресурс]. URL: https://wagon-
cargo.ru/news/aleksey-taycher-i-veb-rf-sozdadut-kompaniyu-s-parkomv-75-000-gruzovykh-vagonov/ (дата обращения: 01. 12. 2020).
9. Северный поток 2. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gazprom.ru/projects/
nord-stream2/ (дата обращения: 01. 12. 2020).
10. Карта проектов газопровода «Сила Сибири». [Электронный ресурс]. URL: https:// www.gazprom.ru/projects/ (дата обращения: 01. 12. 2020).
11. Беспилотная логистика: утопия или скорая реальность? [Электронный ресурс]. URL: https://logists.by/library/transport-logistics/bespilotnaya-logistika-ytopiya-ili-realnost (дата обращения: 01. 12. 2020).
12. Быкова О.Н., Пустохина И.В. Вызовы и перспективы развития рынка транспортно-логистических услуг // Экономика, предпринимательство и право, 2020. - № 1.- doi: 10.18334/epp.10.1.41562.
13. Григорьева С.В. Цифровая трансформация системы управления стратегической устойчивостью автотранспортного предприятия // Вопросы инновационной экономики, 2020. - № 3. - doi: 10.18334/vinec.10.3.110710.
14. Зохидов А.А. Центрально-Азиатская транспортная система: инициативы по совместной координации, проблемы и решения // Экономика Центральной Азии, 2020. - № 3. - doi: 10.18334/asia.4.3.110886.
15. Комов М.С. Институционально-экономический механизм формирования единого транспортного пространства в Евразийском экономическом союзе // Экономические отношения, 2019. - № 4. - doi: 10.18334/eo.9.4.41451.
16. Рахметулина Ж.Б., Карипова А.Т. Перспективы сотрудничества между Казахстаном и Китаем в процессе развития транспортного коридора Евразии // Экономические отношения, 2019. - № 3. - doi: 10.18334/eo.9.3.40816.
17. Аблязов Т.Х., Марусин А.В. Государственно-частное партнерство как механизм развития транспортной инфраструктуры в условиях формирования цифровой экономики // Экономические отношения, 2019. - № 2. - doi: 10.18334/eo.9.2.40593.
REFERENCES:
Ablyazov T.Kh., Marusin A.V. (2019). Gosudarstvenno-chastnoe partnerstvo kak mekhanizm razvitiya transportnoy infrastruktury v usloviyakh formirovaniya tsifrovoy ekonomiki [Public-private partnership as a mechanism of the development of transport infrastructure in the conditions of the formation of the digital economy]. Journal of International Economic Affairs. (2). 1271-1280. (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.2.40593.
Bykova O.N., Pustokhina I.V. (2020). Vyzovy iperspektivy razvitiya rynka transportno-logisticheskikh uslug [Challenges and prospects for the development of the transport and logistics services market]. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. (1). (in Russian). doi: 10.18334/epp.10.1.41562.
Grigoreva S.V. (2020). Tsifrovaya transformatsiya sistemy upravleniya strategicheskoy ustoychivostyu avtotransportnogo predpriyatiya [Digital transformation of the strategic sustainability management system of a motor transport enterprise]. Russian Journal of Innovation Economics. (3). (in Russian). doi: 10.18334/vinec.10.3.110710.
Komov M.S. (2019). Institutsionalno-ekonomicheskiy mekhanizm formirovaniya edino-go transportnogo prostranstva v Evraziyskom ekonomicheskom soyuze [Institutional and economic mechanism for the formation of a single transport space in the Eurasian Economic Union]. Journal of International Economic Affairs. (4). (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.4.41451.
Rakhmetulina Zh.B., Karipova A.T. (2019). Perspektivy sotrudnichestva mezh-du Kazakhstanom i Kitaem v protsesse razvitiya transportnogo koridora Evrazii [Prospects of cooperation between kazakhstan and china in the development of the transport corridor of Eurasia]. Journal of International Economic Affairs. (3). (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.3.40816.
The MariTime Telegraph. Retrieved December 01, 2020, from http://mtelegraph.com/ merging-hyundai-and-daewoo-shipyards-may-change-maritime-market.html
Zokhidov A.A. (2020). Tsentralno-Aziatskaya transportnaya sistema: initsiativy po sovmestnoy koordinatsii, problemy i resheniya [Central Asian transport system: joint coordination initiatives, challenges and solutions]. Ekonomika Tsentralnoy Azii. (3). (in Russian). doi: 10.18334/asia.4.3.110886.
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х
>
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Первое
экономическое издательство
моделирование динамики продаж автомобилей при заданном бюджете
Сагинов Ю.Л. 1
1 Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Москва, Россия
аннотация:
В статье предложена методика для анализа влияния комбинации инструментов поддержки продаж автомобилей на результаты продаж. Для выбора оптимального набора инструментов поддержки продаж при заданном бюджете или для определения необходимого бюджета на поддержку для достижения целевого объема продаж разработана структурно-функциональная модель динамики помесячных продаж автомобилей. На основе данных мониторинга автомобильного рынка за 2019 год аналитической компании JATO Dynamics проведена идентификация параметров модели, исследована зависимость приращения продаж от размера бюджета на их поддержку.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: объем продаж, бюджет, оптимизация поддержки продаж, устойчивое развитие бизнеса, структурно-функциональная модель..
Modeling the car sales dynamics for the specified budget
Saginov Yu.L. 1
1 Plekhanov Russian University of Economics, Russia
введение
Важным аспектом работы любого предприятия является поиск оптимального баланса между инвестициями и объемом продаж. Для автомобильных производителей это особенно актуально, поскольку объем продаж зачастую является приоритетным ключевым показателем деятельности компании. Цели и бюджеты маркетинга устанавливаются относительно конкретного показателя объема продаж, и это касается не только непосредственных исполнителей (отдела продаж), но и остальных департаментов, например маркетинга, управления продуктом, управления дилерской сетью. В процессе постановки целевых показателей руководство задается вопросом, какой объем инвестиций требуется для повышения уровня продаж. Этот вопрос -основной для поддержания рентабельности и устойчивого развития предприятия.
Планирование и реализация маркетинговых мероприятий в соответствии с целями клиентоориентированности требуют исследования
влияния маркетинговых усилий на показатели эффективности, такие как выручка, продажи, прибыль или стоимость фирмы [24, 25] (Srinivasan, Pauwels, Hanssens, Dekimpe, 2004; Zhou, Zhou, Ouyang, 2003). В научной литературе обсуждается влияние отдельных внешних факторов и маркетинговых инструментов на продажи [12, 13] (Kosan, 2014; Krajicek, 2013), но не представлен комбинированный подход к анализу таких факторов.
В настоящей статье предпринимается попытка проанализировать влияние комбинации различных инструментов поддержки продаж автомобилей на результаты продаж. Целью анализа является разработка методики повышения объема продаж автомобилей при заданном бюджете на поддержку процесса продаж. Для этого предложена структурно-функциональная модель динамики помесячных продаж автомобилей. На основе данных реальных продаж за предыдущие периоды проведена идентификация параметров этой модели, исследована зависимость приращения продаж от размера бюджета на их поддержку. В работе были использованы фактические данные, полученные аналитической компанией JATO Dynamics при мониторинге автомобильного рынка за 2019 год.
продажи и затраты на их поддержку
Поскольку продажи являются интегрированным итогом различных видов маркетинговой, производственной и управленческой деятельности компании, можно говорить о поддержке продаж как стратегическом, непрерывном процессе обеспечения взаимодействия с клиентами компании необходимой информацией и инструментами
abstract:_
The author of the article offers a tool for analyzing the impact of a combination of car sales support tools on the sales results. To select the optimal set of sales support tools for the specified budget or to determine the necessary support budget to achieve the target sales volume, a structural and functional model of the monthly car sales dynamics has been developed. Based on the data of monitoring the automotive market in 2019 by the analytical company JATO Dynamics, the model parameters were identified; and the dependence of sales growth of the limited budget for their support was investigated.
keywords: sales volume, budget, optimization of sales support, sustainable business development, structural and functional model
JEL Classification: R41, R42, R49 Received: 15.12.2020 / published: 25.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Saginov Yu.L. (ysaginov0gmai1.com)
citation:_
Saginov Yu.L. (2020) Modelirovanie dinamiki prodazh avtomobiley pri zadannom byudzhete [Modeling the car sales dynamics for the specified budget]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 33093326. doi: 10.18334/epp.10.12.111423
воздействия на принимаемые клиентами решения на всех этапах этого процесса. Достижение поставленных целей зависит как от затрат, сделанных в текущих периодах, так и объема самих продаж, совершенных в предыдущие периоды. Поэтому правильно построенная модель продаж объема автомобилей может быть использована для прогнозирования результатов продаж в будущие периоды при том же бюджете и использовании примерно тех же инструментов поддержки продаж [26] (Karelina, Malevanik, 2017). В анализе связи между затратами на поддержку и объемами продаж в качестве базы выступают данные о фактических объемах помесячных продаж в течение года [27] (Molchanov, Petsoldt, 2019). Исследованию инструментов поддержки и их эффективности для увеличения продаж посвящены публикации об использовании различных маркетинговых коммуникаций [2, 11, 15] (Danishevskaya, 2013; Dekimpe, Hanssens, 1995; Landwehr, Labroo, Herrmann, 2011), использовании ценовых методов стимулирования продаж [17, 20] (McManus, 2007; Nijs, Dekimpe, Steenkamp, Hanssens, 2001), инструментов сбора и использования информации о предпочтениях целевых потребителей [4, 16] (Ivanov, 2018; Marca, McGowan Clement, 1988). Исследователи анализируют определенные экономические показатели, связанные с продажами [17-19, 23] (McManus, 2007; Meade, 1984; Singh, Faircloth, Nejadmalayeri, 2005), изучают изменения предпочтения потребителей в реальном времени и исторические тренды. Изучение информации осуществляется на основе большого массива данных, накопленных за продолжительное время. Эти данные используются для обоснования фактических предпочтений покупателей - выбора конкретного автомобиля и сопутствующих методов поддержки продаж [14].
Организации собирают значительное количество данных о процессе продажи автомобилей - динамику объема продаж, объемы продаж по отдельным продуктам и моделям, продажи по регионам, затраченные средства на поддержку продаж. В автомобильной отрасли помимо общих маркетинговых инструментов, направленных на поддержку продаж в долгосрочной перспективе [1, 6, 10] (Gusev, 2007; Kurilov, Kurilova, 2015; Chirikanova, 2015), широко используют тактические инструменты, как монетарные, так и немонетарные (табл. 1).
Результаты использования некоторых из инструментов можно измерить в денежном отношении, посчитав выгоду, которую покупатель получит при выборе конкретной поддержки по сравнению со стандартным уровнем стоимости услуги. Однако комплексный анализ всех данных затруднителен, требует высокой квалификации
об авторе:_
Сагинов Юрий Леонидович, доцент кафедры предпринимательства и логистики, кандидат экономических наук (ysaginov0gmai1.com)
цитировать статью:_
Сагинов Ю.Л. Моделирование динамики продаж автомобилей при заданном бюджете // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - Том 10. - № 12. - С. 3309-3326. doi: 10.18334/epp.10.12.111423
аналитика и значительного времени для выявления конкретных зависимостей на основе анализа данных. При этом для принятия управленческих решений необходимо понимать, какие именно действия участников процесса продаж повлияли на результат, какая комбинация этих инструментов в рамках установленного бюджета даст наибольший эффект для достижения запланированного результата.
Таблица 1
инструменты поддержки продаж на автомобильном рынке
инструменты определения
Прямые скидки Монетарная поддержка, получаемая покупателем при покупке
Трейд-ин Скидки на новый автомобиль при сдаче другого автомобиля в зачет стоимости нового
Выгода от финансирования Скидка, получаемая покупателем при выборе программы финансирования (кредит/лизинг) при покупке нового автомобиля
Дополнительная скидка из дилерской маржи Скрытый монетарный тип, применяемый для особых случаев при получении значительной маржи от производителя
Скидка при покупке из наличия на складе Монетарная поддержка от производителя для ускорения оборота
Выгода от владения Немонетарная поддержка с помощью программ расширенной гарантии или страхования
Выгода от дополнительного оборудования Немонетарная поддержка, установка дополнительного оборудования (сигнализация, датчики парковки, дополнительный багажник на крышу) бесплатно для покупателя
Источник: составлено автором.
Чтобы выявить конкретные комбинации используемых инструментов, определяющих результат, можно, конечно, перебором рассматривать большое количество ситуаций на значительном промежутке времени. Анализ таких данных за продолжительное время (например, 2-3 года) представляется затруднительным без использования компьютерных вычислений и агрегирования данных в математическую модель.
Исходя из вышесказанного, следует признать, что управление объемом продаж автомобилей возможно с помощью математического моделирования, представляет собой комплексную задачу, которую следует разделить на несколько последовательных задач:
1. Создание модели динамики объема продаж автомобилей с явным выделением комбинации инструментов поддержки продаж.
2. Оптимизация объема продаж в рамках заданного годового бюджета на основе модели динамики объема продаж.
3. Построение и исследование зависимости приращения продаж от размера бюджета, а также определение необходимого бюджета на поддержку для достижения заданного объема продаж автомобилей на основе модели оптимизации объема продаж.
В данной статье рассматривается последовательность действий для выполнения первой из перечисленных задач.
структурно-функциональная модель динамики объема продаж автомобилей
На рисунке 1 показана общая схема SADT-модели (Structured Analysis and Design Technique [5, 8, 14, 16] (Krasnov, Saginov, Feoktistova, 2015; Saginov, Krasnov, Kuznetsova, 2011; Marca, McGowan Clement, 1988), описывающей технологию анализа и проектирования в нотации IDEF0 (Integration Definition for Function Modeling) - нотации графического моделирования, используемой для создания функциональной модели, отображающей структуру и функции системы, а также потоки информации и материальных объектов, связывающих эти функции.
Как видно из рисунка 1, входами модели являются:
1. Фактические объемы ежемесячных продаж как входные операционные переменные.
2. Общий годовой бюджет для поддержки продаж как управляющий поток данных и характеристики внешней среды как отражение помехи.
3. Фактические затраты на поддержку продаж как механизм реализации управления объемами ежемесячных продаж:.
4. Выходом является модель динамики объема ежемесячных продаж автомобилей.
На рисунке 2 приведена декомпозиция структурно-функциональной модели динамики объема продаж автомобилей, описывающая отношения между ее основными элементами.
Рисунок 1. Структурно-функциональная модель динамики объема продаж автомо билей
Источник: составлено автаром.
Как видно из рисунка 2, модель оптимизации объема продаж автомобилей включает 2 операционных блока, описывающих проектные действия.
Рисунок 2. Структурно-функциональная модель динамики объема продаж автом обилей
(декомпозиция 1-го уровня) Источник: сост авлено автором.
1. Первый блок описывает процесс программирования модели динамики продаж. На операционный вход данного блока поступают фактические объемы ежемесячных продаж автомобилей. Управляющим входом данного блока является математическая модель динамики ежемесячного объема продаж:, включая ео параметры, которые опрцделяют связь ежемесячного объема продаж с бюджетированием и идентифицированными параметрами модели. Управляющим механизмом данного блокаявляются фактические затраты на поддержку проднж (СП - прямац скидка; СМИ - дополнительная скидка1 из дилерской маржи; ВФ - выгода от финансирования (кредита); ТИ - скидка от трейд-ин; СН - скидка при покупке со склада; ВВ - выгода от владения; ВО - выгодо (скидка) от дополнителького нборудовае ния). Выходом дранного блока являемся ежемесячный объем продаж, формируемый в сьот-ветствии с использованной математической моделью (модельный объем) продаж.
2. Второй блок описывает процесс идентификации кацометров модели. На операционный вход дкнного блока поступают модельные оОъ емы проиож. Укривляющим входом данного блока является годовой бюджет. Выход данного блока в виде идентифицированных парамекров модеяи динамики продаж автомобилкй поступает на первый блок, а также в виде модельного объема ежемесячных продаж автомобилей подается на выход второго блока.
Из проведенного рассмотденин видно, что дяя решения проблемы оптимизации объема годовыхпродаж при заданном бюджете необходимо создать математическую модель динамики продаж автомобилей.
математическая модель динамики продаж автомобилей
Регрессионный анализ. На первом этапе построения модели был проведен многофакторный регрессионный анализ для выявления линейных (корреляционных) связей таких показателей, как объем ежемесячных продаж автомобилей (Y); прямая скидка (Хх); дополнительная скидка из дилерской маржи (Х2); выгода от финансирования (X3); скидка от трейд-ин (X4).
Исходные данные статистического исследования для автомобилей марки KIA (в 2019 году) приведены в таблице 1.
В качестве многофакторной регрессионной зависимости (Р-зависимости) рассматривалась модель:
Y = a + d1X1 + d2X2 + d3X3 + d4X4 + Н, (1)
объясняющая вариацию объема Y продаж вариацией контролируемых факторов Xp X2, X3, X4 и неконтролируемой ошибки Н модели.
Статистическое исследование проводилось в среде Excel (инструменты «Регрессия» и «Корреляция» пакета «Анализ данных»). При этом была выбрана надежность или доверительная вероятность многофакторной модели на уровне P = 95% (уровень значимости a = 0,05 - 95 случаев из 100 описывают вариацию Y Р-зависимостью).
Таблица 1
данные статистического исследования
месяцы объем продаж сп см вф ти
Y X1 X2 X3 X4
2019-Янв 1712.00 18851.67 5263.05 17047.98 20036.55
2019-Февр 1713.00 19224.98 4994.72 16295.02 19474.54
2019-Март 2207.00 49699.49 1451.93 15674.01 11700.93
2019-Апр 2239.00 33948.18 1999.09 16697.60 23999.84
2019-Май 2009.00 25086.85 787.08 15526.57 22451.53
2019-Июнь 2190.00 22741.94 2403.78 16532.37 23999.93
2019-Июль 2345.00 19375.20 873.03 16527.67 30992.65
2019-Авг 2403.00 18284.52 83.68 14767.47 38759.44
2019-Сент 2676.00 18486.06 36.94 14571.28 38601.79
2019-Окт 2658.00 18472.19 155.24 14608.93 36767.18
2019-Нояб 1886.00 0.00 8241.61 14417.98 15968.96
2019-Дек 1669.00 0.00 7774.17 14315.05 16388.58
Источник: составлено автором.
Результат анализа с комментариями показан в таблице 2.
Таблица 2
регрессионная статистика
Множественный R 0.93 Сильная связь всего набора факторов с результатом
R-квадрат 0.86 86% вариации Y объясняется вариацией всех факторов
Нормированный R-квадрат 0.78 Теснота связи Y со всеми факторами X1, X2, Xз, X4
СОШ 165.12 Стандартная ошибка (среднеквадратичное отклонение)
Наблюдения 12
Источник: составлено автором.
Таким образом, можно сделать вывод, что уравнение множественной регрессии
объясняет вариацию Y.
Результаты дисперсионного анализа показаны в таблице 3.
Таблица 3
дисперсионный анализ
коэффициенты стандартная ошибка значимость F p-значение
a 2942.83 1042.21 0.004 0.03
d1 0.01 0.01 0.30
d2 -0.01 0.07 0.89
d3 -0.11 0.06 0.11
d4 0.03 0.02 0.15
Источник: составлено автором.
Так как значимость F < 0.05, то была принята гипотеза о справедливости модели линейной регрессии на уровне значимости а = 0.05 (5 ошибок на 100 случаев). В то же время превышение Р-значений (последняя колонка таблицы 3) уровня значимости а говорит о незначимом вкладе каждого отдельного показателя в объяснение вариации объема продаж.
В таблице 4 приведены коэффициенты множественной корреляции всех данных таблицы 1.
Таблица 4
Коэффициенты множественной корреляции
y X1 X2 X3 X4
Y 1.00
X1 0.33 1.00
X2 -0.83 -0.62 1.00
X3 -0.08 0.56 -0.24 1.00
X4 0.80 -0.10 -0.68 -0.17 1.00
Видно, что такие показатели, как Хр Х2 и Х2, Х4 могли быть коллинеарными, т. е. они варьировались не независимо, а связанно.
Зависимость, описывающая динамику объема продаж в соответствии с моделью (1), показана в таблице 5 и на диаграмме рисунка 3. На рисунке также показаны верхняя и нижняя границы доверительного интервала на уровне значимости а = 0.05, т.е. «Реальные значения ±2СОШ», где СОШ - среднеквадратичное отклонение или стандартная ошибка (СОШ = 165,12, табл. 2). Относительная стандартная ошибка (ОСОШ) определяется как величина СОШ/МАКС (Объем продаж), или ОСОШ = 6%.
Таблица 5
результат модели (1)
наблюдение предсказанное У остатки
1 1807.91 -95.91
2 1882.51 -169.51
3 2166.78 40.22
4 2177.87 61.13
5 2162.50 -153.50
6 2048.35 141.65
7 2208.34 136.66
8 2602.94 -199.94
9 2623.19 52.81
10 2568.49 89.51
11 1715.54 170.46
12 1742.60 -73.60
Источник: составлено автором.
Реальный и модельный объемы продаж
3100,00 2900,00 2700,00 2500,00 Ъ 2300,00 ^ 2100,00 1900,00 1700,00 1500,00 1300,00
N г"-
/ /
10
Период
- Модельный
- Верхняя граница довер. нкт.
■ Нижняя граница довер. инг.
Рисунок 3. Динамика объема продаж и ее многофакторная регрессионная зависимость Источник: составлено автором.
Регрессионно-авторегрессионный (РАР) анализ. Чтобы повысить точность описания динамики продаж, будем использовать метод, основанный на построении регрессионно-авторегрессионной зависимости (РАР-зависимости) - аддитивной зависимости ежемесячного объема Y(t) продаж в текущие дискретные периоды времени t (t = 1, 2, ... 12), соответствующие номерам месяцев, от объемов продаж в предыдущие периоды времени Y(t-1), Y(t-2), Y(t-3); текущего управления X1(t), ..., X7(t), определяемого фактическими затратами на поддержку продаж; розничной цены автомобиля Z [1, 4] (Gusev, 2007; Ivanov, 2018):
Y(t) = aY(t-1) + bY(t-2) + cY(t-3) + d1X1(t) + d2X2(t) + d3X3(t) + d4X4(t) +
d5X5(t) + d6X6(t) + d7X7(t) + eZ(t) + H(t), (2)
где a, b, c - параметры авторегрессионной зависимости; d1, ..., d7 - параметры регрессионной зависимости; e - параметр, определяющий корреляцию объема продаж и розничной цены автомобилей; H(t) - помеха, определяющая ошибку модели.
Все параметры РАР-зависимости (2) определяют корреляцию или линейную связь динамических переменных X, Y, Z. Для уменьшения дисперсии помехи H в (2) необходимо найти (идентифицировать) значения всех параметров модели. Для этого будем минимизировать ошибку (ОШ) модели (2), определяемую зависимостью:
ОШ = Zt[Y4 (t) - aY$ (t-1) - bY<t (t-2) - cY<t (t-3) - d1X^1(t) - d2XC2(t) - d3XC3(t) -
- d4Xi4(t) - d5Xi5(t) - d6Xi6(t) - d7X47(t) - eZC (t)]2, (3)
где Х$, Y<í, Zí - реальные значения динамических переменных модели, полученные из фактических данных.
Найденные (идентифицированные) путем минимизации ОШ параметры будем обозначать как а*, Ь*, с*, ^ 1, * * *, ^ 7, е .
Структурно-функциональная модель динамики продаж автомобилей, адекватная рассмотренной выше математической модели, показана на рисунке 4.
Как видно из рисунка 4, первоначально заданные в соответствующих запоминающих блоках (А1, А3, А6, А7) параметры а, Ь, с, d1, ... d7, е модели (2) корректируются (идентифицируются) с помощью программного блока А.12, которым управляют блоки А.10 - А.13. Блок А.12 осуществляет изменение значений всех параметров модели до тех пор, пока значение выхода блока А.13 не станет минимально возможным. Для этого блоки А.10 - А.13 сравнивают входные значения фактических и модельных объемов продаж.
Блоки А2, А4 и А5 осуществляют задержку данных на 3 такта 2 такта и 1 такт соответственно, а также их умножение на коэффициенты а*, Ь*, с*, связывая выход блока А8 (сумматора), формирующего модельный объем ежемесячных продаж, с его входом. На вход блока А8 также подаются текущие значения управляющих сигналов Х1, ..., Х7, умноженных с помощью блока А8 (умножитель) на соответствующие коэффициенты
Рисунок 4. Структурно-функциональная модель динамики объема продаж автомобилей
(декомпозиция 2-го уровня) Источник: составлено автором.
d*p ..., d*7. Тем самым блок A8 реализует рас смотренную выше модель (2), но уже при ее идентифицированных параметрах.
На основании реальных значений динамических переменных Z€ модели,
полученных из фактических: данных в течение года,средствами VBA (Visual Basic for Applications) была построена модель ежемесячного объема продаж.
Для проверки точности модели динамики объема продаж необходимо провести численный эксперимент, подставив фактические значения затрат на поддержку продаж.
Численный эксперимент. В численном эксперименте использовались исходные данные, показанные в таблице 6.
Несмотря на то, что в данном конкретном примере данные о СН, ВВ и ВО отсутствовали, их значения также использовались при нахождении параметров модели (2). В таблице 7 показаны найденные параметры модели (2), изменяемые в процессе их идентификации инструментом Excel «Поиск решения» (поиск решения нелинейных задач методом обобщенного приведенного градиента - ОПГ), как показано на рисунке 5. При этом целевая ячейка AE6 содержала значение ошибки модели (3).
Как видно из таблицы 7, корреляция между объемом продаж и ценой автомобиля отсутствует.
Таблица 6
Исходные данные
месяцы объем продаж сп см вф ти сн вв во рц
у X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Z
2019-Янв 1712.00 18851.67 5263.05 17047.98 20036.55 0 0 0 1 702 847
2019-Февр 1713.00 19224.98 4994.72 16295.02 19474.54 0 0 0 1 678 371
2019-Март 2207.00 49699.49 1451.93 15674.01 11700.93 0 0 0 1 682 474
2019-Апр 2239.00 33948.18 1999.09 16697.60 23999.84 0 0 0 1 685 181
2019-Май 2009.00 25086.85 787.08 15526.57 22451.53 0 0 0 1 675 069
2019-Июнь 2190.00 22741.94 2403.78 16532.37 23999.93 0 0 0 1 668 512
2019-Июль 2345.00 19375.20 873.03 16527.67 30992.65 0 0 0 1 667 552
2019-Авг 2403.00 18284.52 83.68 14767.47 38759.44 0 0 0 1 682 969
2019-Сент 2676.00 18486.06 36.94 14571.28 38601.79 0 0 0 1 660 677
2019-0кт 2658.00 18472.19 155.24 14608.93 36767.18 0 0 0 1 665005
2019-Нояб 1886.00 0.00 8241.61 14417.98 15968.96 0 0 0 1 643 187
2019-Дек 1669.00 0.00 7774.17 14315.05 16388.58 0 0 0 1 631 449
Источник: составлено автором.
Таблица 7
Идентификация
C D E
6 a 0.02219
7 b 0.24678
8 c -0.07081
9 d, 0.02155
10 d, 0.07600
11 d3 0.00001
12 d4 0.04479
13 d5 0.00000
14 d6 0.00000
15 d7 0.00000
16 e 0.00000
Источник: составлено автором.
Значения численного эксперимента приведены также таблице 8 и на рисунке 6. Относительная стандартная ошибка регрессионно-авторегрессионной-зависимости (2) составила ОСОШ = 3%, что в два раза меньше ошибки Р-зависимости (1). Как видно из рисунка 7, сформированные модельные ежемесячные объемы продаж откло-
Рисунок 5. Инструмент Excel «Поиск решения» Источник: составлено автором.
3000
2800
2600
Ц 2400
нэ
ю
О 2200 2000 1800 1600 1400
---■ v
■ -'"У ; *......... ......-V>
Т" ~ / у' \ \
/ /' ___________ ,... ■ \ \\ i.^
\
X X ' ''
--------------------
2 3 4 5 6 7 8 Период
-Реальный —*—Модельный ---Факт+20С0Ш
10
Факт-20С0Ш
Рисунок 6. Результаты численного эксперимента Источник: составлено автором.
няются от фактических в пределах ±6%. Это означает, что результаты, рассчитанные моделью, практически совпадают с фактическими, что позволяет сделать вывод о возможности дальнейшего применения модели для решения задачи оптимизации управления продажами.
Таблица 8
результаты численного эксперимента
объемы факт модель факт+2сош факт-2сош
2019-Янв Y(t-3) 1712 1704 1881 1543
2019-Февр Y(t-2) 1713 1704 1882 1544
2019-Март Y(t-1) 2207 2164 2376 2038
2019-Апр Y(t) 2239 2306 2408 2070
2019-Май Y(t+1) 2009 2070 2178 1840
2019-Июнь Y(t+2) 2190 2210 2359 2021
2019-Июль Y(t+3) 2345 2269 2514 2176
2019-Авг Y(t+4) 2403 2585 2572 2234
2019-Сент Y(t+5) 2676 2591 2845 2507
2019-0кт Y(t+6) 2658 2591 2827 2489
2019-Нояб Y(t+7) 1886 1855 2055 1717
2019-Дек Y(t+8) 1669 1822 1838 1500
Источник: составлено автором.
заключение
Анализ маркетинговой поддержки продаж автомобилей показывает невозможность без использования математического моделирования определить, какие именно виды поддержки дают наибольший эффект для объема продаж, хотя компании собирают большое количество данных о продажах. Проведенный на основе экспериментальных данных многофакторный регрессионный анализ показал значимость совокупного влияния вариаций инструментов поддержки продаж в рамках заданного бюджета на вариации объемов продаж автомобилей.
Разработана регрессионно-авторегрессионная многофакторная модель динамики объема продаж автомобилей - модель, объясняющая изменения объема продаж не только вариацией инструментов поддержки продаж, но и изменением объема продаж в предыдущие периоды.
Проведенные численные эксперименты показали, что регрессионно-авторегрессионная многофакторная модель в два раза точнее регрессионной многофакторной модели, а относительная стандартная ошибка модели составляет 3%.
Разработанная структурно-функциональная модель динамики объема продаж автомобилей, включая ее идентификацию, позволяет строить алгоритмы решения
экономика, предпринимательство и право № 122020 (Декабрь)
3323
задачи для любых программных средств. В частности, все проведенные в исследованиях численные эксперименты были реализованы средствами программными средствами VBA.
Поскольку разработанная и экспериментально проверенная регрессионно-авторегрессионная многофакторная модель учитывает совокупное влияние различных типов поддержки продаж на их ежемесячные объемы, то она может быть использована для оптимизации (максимизации) годовых объемов продаж путем подбора комбинаций инструментов поддержки при заданном годовом бюджете на управление продажами.
ИСТОЧНИКИ:
1. Гусев С.А. Управление процессом продаж новых легковых автомобилей // Вестник университета. - 2007. - № 9 (9). - c. 29-36.
2. Данишевская О.Г. Инструменты маркетинговой поддержки личных продаж // Личные продажи. - 2013. - № 2. - c. 102-110.
3. Жуков Р.А. Прогнозирование объемов продаж автомобилей российских автопроизводителей на территории Российской Федерации на основе регрессионно-дифференциальных моделей // Ekonomické Trendy. - 2016. - № 1. - c. 51-58.
4. Иванов И.В. Анализ автомобильного рынка России и web - сервисов по продаже автомобилей // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2018. - № 4. - c. 111-114.
5. Краснов А.Е., Сагинов Ю.Л., Феоктистова Н.А. Количественное оценивание качества многопараметрических объектов и процессов на основе нейросетевой технологии // Труды Всероссийской конференции «Информационные технологии, менеджмент качества, информационная безопасность»: Труды Всероссийской конференции «Информационные технологии, менеджмент качества, информационная безопасность». 2015. - c. 97-107.
6. Курилов К.Ю., Курилова А.А. Программа обратного выкупа как средство стимулирования продаж автомобилей // Автомобильная промышленность. - 2015. - № 6.-c. 1-3.
7. Макаренко В.С., Щербаков Д.К. Исследование факторов, определяющих объем продаж автомобилей в России // Экономика, экология и общество России в 21-м столетии: сборник научных трудов 18-й Международной научно-практической конференции. 2016. - c. 413-421.
8. Сагинов Ю.Л., Краснов А.Е., Кузнецова Ю.Г. Бенчмаркинг на основе агрегирования ключевых показателей эффективности деятельности // Известия Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. - 2011. - № 3 (3). - c. 119 - 129.
9. Харлампиева С.С. Возможности поддержки продаж предприятия на В-2-В-рынке // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2010. - № 6. - c. 514-521.
10. Чириканова Е.А. Государственная поддержка автомобильного рынка россии в условиях спада объемов продаж // Автомобильная промышленность. - 2015. -№ 7.- c. 1-2.
11. Dekimpe M.G., Hanssens D.M. The persistence of marketing effects on sales // Marketing Science. - 1995. - № 14. - p. 1-21.
12. Kosan L. "Accounting for Marketing: Marketing Performance Through Financial Results"// In International Review of Management and Marketing. - 2014. - № 4. -p. 276-283.
13. Krajicek D. "The ROI of everything, defining a new philosophy of marketing value" // Marketing Insights. - 2013. - p. 8-9.
14. Krasnov A.E., Saginov Yu.L., Dishel Yu.G., Lukyanova, N.O. Production costs management using mathematical modeling. Innovative Information Technologies (Prague -2014, April 21-25): Materials of the International scientific-practical conference. Part 3, sec. 3 /Ed. Uvaysov S. U.-M.: HSE, 2014, p.p. 298-304. -URL: https://publications.hse.ru/ mirror/pubs/share/folder/p1fblnsyed/direct/121840649
15. Landwehr J.R., Labroo A.A., Herrmann A. Gut liking for the ordinary: Incorporating design fluency improves automobile sales forecasts // Marketing Science. - 2011. - № 30. -p. 416-429.
16. Marca A., McGowan Clement L. SADT: Structured Analysis and Design Technique. McGrow-Hill Book Company. - New York, 1988.
17. McManus W. The link between gasoline prices and vehicle sales // Business Economics. -2007. - № 42. - p. 53-60.
18. Meade N. The use of growth curves in forecasting market development— a review and appraisal // Journal of Forecasting. - 1984. - № 3. - p. 429-451.
19. Mentzer, J.T., Moon, M.A., 2005. Sales forecasting management: A demand management approach, 2 ed. Sage Publication, Inc, Thousand Oaks, California. Mian, A.R., Sufi, A., 2010. Household Leverage and the Recession of 2007 to 2009, National Bureau of Economic Research Working Paper Series
20. Nijs V.R., Dekimpe M.G., Steenkamp J.-B.E.M., Hanssens D.M. The category-demand effects of price promotions // Marketing Science. - 2001. - № 20. - p. 1-22.
21. Notta O., Oustapassidis K. "Profitability and media advertising in Greek food manufacturing industries" // Review of Industrial Organization. - 2001. - № 18. - p. 115-126.
22. Pauwels K., Silva-Risso J., Srinivasan S., Hanssens D.M. New products, sales promotions, and firm value: The case of the automobile industry // The Journal of Marketing. - 2004.-№ 68. - p. 142-156.
23. Singh M., Faircloth S., Nejadmalayeri A. "Capital market impact of product marketing strategy: Evidence from the relationship between advertising expenses and cost of capital" // Journal of the Academy of Marketing Science. - 2005. - № 33. - p. 432-444.
24. Srinivasan S., Pauwels K., Hanssens D.M., Dekimpe M.G. "Do promotions benefit retailers, manufacturers, or both" // Management Science. - 2004. - № 50. - p. 617-629.
25. Zhou N., Zhou D., Ouyang M. "Long-term effects of television advertising on sales of consumer durables and nondurables" // Journal of Advertising. - 2003. - № 32. - p. 4554.
26. Карелина Е.Ю., Малеваник А.А. Прогнозирование продаж и прибыли // Экономика
и бизнес: теория и практика. - 2017. - № 5. - с. 120-121.
27. Молчанов Н.Н, Пецольдт К. Выбор метода прогнозирования объема продаж малого предприятия // Экономика и управление. - 2019. - № 4 (162). - с. 51-58 .
REFERENCES:
Chirikanova E.A. (2015). Gosudarstvennaya podderzhka avtomobilnogo rynka rossii v usloviyakh spada obemov prodazh [State support for the russian automotive market, with declining sales]. Avtomobilnayapromyshlennost. (7). 1-2. (in Russian).
Danishevskaya O.G. (2013). Instrumenty marketingovoy podderzhki lichnyh prodazh [Marketing support tools for personal sales]. Lichnyeprodazhi. (2). 102-110. (in Russian).
Dekimpe M.G., Hanssens D.M. (1995). The persistence of marketing effects on sales Marketing Science. (14). 1-21.
Gusev S.A. (2007). Upravlenie protsessom prodazh novyh legkovyh avtomobiley [Managing the sales process of new passenger cars]. Vestnik Universiteta. (9 (9)). 29-36. (in Russian).
Ivanov I.V. (2018). Analiz avtomobilnogo rynka Rossii i web - servisov po prodazhe avtomobiley [Analysis of Russia's automotive market and web-service for sale of vehicles]. Economics and business: theory and practice. (4). 111-114. (in Russian).
Karelina E.Yu., Malevanik A.A. (2017). Prognozirovanie prodazh i pribyli [Forecasting sales and profits]. Economics and business: theory and practice. (5). 120-121. (in Russian).
Kharlampieva S.S. (2010). Vozmozhnosti podderzhki prodazh predpriyatiya na V-2-V-rynke [Opportunities to support the company's sales in the B2B market]. Marketing and marketing research. (6). 514-521. (in Russian).
Kosan L. (2014). "Accounting for Marketing: Marketing Performance Through Financial Results" In International Review of Management and Marketing. (4). 276-283.
Krajicek D. (2013). "The ROI of everything, defining a new philosophy of marketing value" Marketing Insights. 8-9.
Krasnov A.E., Saginov Yu.L., Feoktistova N.A. (2015). Kolichestvennoe otsenivanie kachestva mnogoparametricheskikh obektov i protsessov na osnove neyrosetevoy tekhnologii [Quantitative assessment of the quality of multiparametric objects and processes based on neural network technology] Proceedings of the All-Russian Conference Information Technologies, Quality Management, Information Security. 97-107. (in Russian).
Kurilov K.Yu., Kurilova A.A. (2015). Programma obratnogo vykupa kak sredstvo stimu-lirovaniya prodazh avtomobiley [The buyback program as a means of stimulating sales of cars]. Avtomobilnaya promyshlennost. (6). 1-3. (in Russian).
Landwehr J.R., Labroo A.A., Herrmann A. (2011). Gut liking for the ordinary: Incorporating design fluency improves automobile sales forecasts Marketing Science. (30). 416-429.
Makarenko V.S., Scherbakov D.K. (2016). Issledovanie faktorov, opredelyayushchikh obem prodazh avtomobiley v Rossii [Study of factors determining the volume of car sales in Russia] Economy, ecology and society of Russia in the 21st century. 413-421. (in Russian).
Marca A., McGowan Clement L. (1988). SADT: Structured Analysis and Design Technique. McGrow-Hill Book Company
McManus W. (2007). The link between gasoline prices and vehicle sales Business Economics. (42). 53-60.
Meade N. (1984). The use of growth curves in forecasting market development— a review and appraisal Journal of Forecasting. (3). 429-451.
Molchanov N.N, Petsoldt K. (2019). Vybor metoda prognozirovaniya obema prodazh malogo predpriyatiya [Selecting a sales forecasting method for a small enterprise]. Economics and management. (4 (162)). 51-58 . (in Russian).
Nijs V.R., Dekimpe M.G., Steenkamp J.-B.E.M., Hanssens D.M. (2001). The category-demand effects of price promotions Marketing Science. (20). 1-22.
Notta O., Oustapassidis K. (2001). "Profitability and media advertising in Greek food manufacturing industries" Review of Industrial Organization. (18). 115-126.
Pauwels K., Silva-Risso J., Srinivasan S., Hanssens D.M. (2004). New products, sales promotions, and firm value: The case of the automobile industry The Journal of Marketing. (68). 142-156.
Saginov Yu.L., Krasnov A.E., Kuznetsova Yu.G. (2011). Benchmarking na osnove agre-girovaniya klyuchevyh pokazateley effektivnosti deyatelnosti [Benchmarking based on aggregation of key performance indicators]. Bulletin of Plekhanov Russian University of Economics. (3 (3)). 119 - 129. (in Russian).
Singh M., Faircloth S., Nejadmalayeri A. (2005). "Capital market impact of product marketing strategy: Evidence from the relationship between advertising expenses and cost of capital" Journal of the Academy of Marketing Science. (33). 432-444.
Srinivasan S., Pauwels K., Hanssens D.M., Dekimpe M.G. (2004). "Do promotions benefit retailers, manufacturers, or both"Management Science. (50). 617-629.
Zhou N., Zhou D., Ouyang M. (2003). "Long-term effects of television advertising on sales of consumer durables and nondurables" Journal of Advertising. (32). 45-54.
Zhukov R.A. (2016). Prognozirovanie obemov prodazh avtomobiley rossiyskikh avto-proizvoditeley na territorii Rossiyskoy Federatsii na osnove regressionno-differentsi-alnyh modeley [Forecasting of Russian automotive company sales in the territory of the Russian Federation on the basis of regression-differential models]. Ekonomické Trendy. (1). 51-58. (in Russian).
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
>
Первое
экономическое издательство
Предупреждение банкротства организаций -производителей индейки в России посредством государственной поддержки инвестиционной деятельности
Кибиров Х.Г. 1, Белокопытов А.В. 2, Худов А.М. 3
1 Всероссийский институт аграрных проблем и информатики им. А.А. Никонова - филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ, Москва, Россия
2 Смоленская государственная сельскохозяйственная академия, Смоленск, Россия
3 Академия социального управления, Москва, Россия
аннотация:_
Профилактика банкротства сельхозорганизаций является одной из предпосылок, необходимых для обеспечения продовольственной безопасности государства. Одним из факторов, непосредственно влияющих на результативность управления процессами банкротства сельскохозяйственных организаций, являются инвестиции в их основной капитал. Анализ факторов, обуславливающих кризисные состояния субъектов хозяйствования в сферах операционной, инвестиционной и финансовой деятельности, позволяет разработать комплекс мер государственной поддержки, направленных на повышение инвестиционной привлекательности организаций, и тем самым предупредить их финансовую несостоятельность. В статье осуществлена попытка более углубленного рассмотрения отдельных элементов механизма государственной поддержки инвестиционной деятельности с целью нивелирования влияния факторов, обуславливающих кризисные ситуации в разрезе основных видов финансово-хозяйственной деятельности сельхозорганизаций.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: банкротство, финансовая несостоятельность, финансовая устойчивость, финансовое оздоровление, инвестиционная привлекательность.
Prevention of bankruptcy of turkey producers in Russia through state support for investment activities
KibirovKh.G. 1, BelokopytovA.V. 2, KhudovA.M. 3
1 All-Russian Institute of Agrarian Problems and Informatics named after A. A. Nikonov, Russia
2 Smolensk State Agricultural Academy, Russia
3 Academy of Public Administration, Russia
Введение
Современное состояние экономики России характеризуется наличием значительного внешнего воздействия, которое проявляется главным образом в форме различных методов товарного санкцион-ного давления на фоне искусственного занижения цен на энергоно-
сители на внешних рынках. Вся совокупность методов негативного внешнеэкономического воздействия имеет цель нагнетания в стране социальной и политической напряженности и разрушения имеющейся системы государственного устройства [1] (Бкруэкву, 2009).
В качестве одного из наиболее значимых рычагов негативного внешнего влияния на экономику нашей страны можно выделить санкции на поставку в Российскую Федерацию продовольственных товаров. Следовательно, значение сферы производства мяса индейки как отрасли птицеводства, обеспечивающей продовольственную безопасность страны, существенно повышается.
Важным условием динамичного и поступательного развития в рассматриваемой нами сфере агропромышленного производства является сохранение целостности сельскохозяйственных организаций путем предотвращения их банкротства, что достигается посредством научно обоснованного управления процессами, приводящими к финансовой несостоятельности хозяйствующих субъектов. Предметом управления в данном случае являются финансовая несостоятельность и банкротство, поэтому с целью повышения эффективности процесса управления необходимо в первую очередь уточнение данных финансовых категорий.
abstract:_
Prevention of agricultural organizations bankruptcy is one of the prerequisites necessary to ensure food security of the state. One of the factors that directly affect the effectiveness of managing the bankruptcy processes of agricultural organizations is investment in their fixed capital. Analysis of the factors that cause the crisis conditions of business entities in the operational, investment and financial activities allows to develop a set of state support measures aimed at increasing the investment attractiveness of organizations and thereby preventing their financial insolvency. The authors of the article tried to examine in depth certain elements of the state support mechanism for investment activity in order to level the influence of factors that cause crisis situations in the context of the main types of financial and economic activities of agricultural organizations.
keywords: bankruptcy financial insolvency financial stability financial recovery, investment attractiveness
JEL Classification: G33, G32, Q13
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Kibirov Kh.G. (khe12O0yandex.ru)
citation:
Received: 01.11.2020 / Published: 25.12.2020
Kibirov Kh.G., Belokopytov A.V., Khudov A.M. (2020) Preduprezhdenie bankrotstva organizatsiy - proiz-voditeley indeyki v Rossii posredstvom gosudarstvennoy podderzhki investitsionnoy deyatelnosti [Prevention of bankruptcy of turkey producers in Russia through state support for investment activities]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 3327-3338. doi: 10.18334/epp.10.12.111264
Целью данной научной публикации является исследование системы мер государственной поддержки, направленных на повышение инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных организаций.
В процессе исследования были использованы следующие методы: наблюдения, анализа рядов динамики, вертикального и горизонтального анализа финансовой отчетности, абсолютных показателей финансовой устойчивости.
Неспособность хозяйствующего субъекта платить по своим долговым обязательствам и финансировать текущую основную деятельность в связи с отсутствием средств называют банкротством. Главным или основным его признаком является неспособность организации выполнить требования кредиторов в течение определенного срока со дня наступления сроков платежей [2] (Isaeva, Zemlyakova, 2020).
Банкротство происходит в тех случаях, когда в организациях не проводится аналитическая работа по выявлению и предотвращению скрытых тенденций негативного характера [3] (Kazimir, Shevchenko, Mokoseeva, Takhumova, 2020).
Финансовая несостоятельность обуславливается негативным влиянием агрессивных факторов внешней среды деятельности организации, а также внутрихозяйственных причин на состояние денежных потоков, а также активов организации, при котором у хозяйствующего субъекта отсутствуют возможности к своевременному и полному исполнению своих долговых обязательств. Диагностика финансовой несостоятельности представляет собой исследовательский, познавательный процесс, поскольку содержит в своем арсенале определенные способы, методы, приемы, с помощью которых он и реализуется [4] (Apsite, Chikin, 2019).
Главной причиной, определяющей финансовую несостоятельность субъекта хозяйствования, выступает кризисное состояние. Кризис - это период нестабильности, когда надвигаются значительные изменения, представляющие угрозу выживанию организации, результат которых может стать и крайне неблагоприятным, и позитивным [5] (Smirnova, 2020).
Ситуации, обуславливающие критическое состояние, могут возникать в любой сфере финансово-хозяйственной деятельности сельхозорганизации и на любой стадии процесса воспроизводства.
об авторах:_
КибировХетагГеоргиевич, кандидат экономических наук, доцент, ведущий научный сотрудник (khe1200 yandex.ru)
Белокопытов Алексей Вячеславович, доктор экономических наук, профессор, зав. кафедрой управления производством, и.о. декана экономического факультета (abelokopytovßmail.ru) Худов Александр Михайлович, доцент (khudov_am0asou-mo.ru)
цитировать статью:_
Кибиров Х.Г., Белокопытов А.В., Худов А.М. Предупреждение банкротства организаций - производителей индейки в России посредством государственной поддержки инвестиционной деятельности // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - Том 10. - № 12. - С. 3327-3338. doi: 10.18334/epp.10.12.111264
Наибольшую угрозу представляют ситуации, возникающие в сфере основной (операционной) деятельности субъекта хозяйствования. Так, например, неисполнение договорных обязательств со стороны поставщиков сырья и материалов по срокам, количеству и качеству поставок может привести к существенному ухудшению качества производимой продукции, замедлению темпов производства, а в отдельных случаях и к полной его остановке. Нарушение обязательств со стороны самой организации по отгрузке готовой продукции ведет к потере основных покупателей. Систематические нарушения платежной дисциплины со стороны самого субъекта хозяйствования, вызванные, как правило, низкой эффективностью работы бухгалтерской службы, являются главными причинами потери основных поставщиков сырья. Кризисные ситуации в сфере операционной деятельности возникают также в результате допущения со стороны руководства организации в целом, а также отдельных структурных подразделений хищений, фактов бесхозяйственности и других злоупотреблений. Все вышеперечисленные ситуации приводят к существенному снижению способности организации к генерированию денежных потоков, что в конечном итоге чревато снижением платежеспособности субъекта хозяйствования.
Основной причиной кризисных ситуаций в сфере финансовой деятельности, как правило, является неспособность планово-экономической службы организации на этапе формирования финансового плана определить и сформировать оптимальную структуру активов и капитала. Несбалансированность состава и структуры имущества может стать причиной существенного замедления темпов производства, а также снижения платежеспособности организации. Неоптимальная же структура капитала ведет одновременно к ухудшению финансового положения и опять же к снижению платежеспособности организации по причине ее закредитованности либо к дефициту оборотного капитала в случае недоступности краткосрочного финансирования на условиях срочности, возвратности и платности [6] (Оета$1твпко, Кит^пуап, 2018).
Кризисные ситуации в операционной и финансовой деятельности обуславливают отсутствие возможностей у организации к восполнению ее основного капитала, а следовательно, и значительные затруднения в сфере инвестиционной деятельности.
Результаты исследования. Рассмотрим изложенные выше соображения на примере отрасли производства мяса индейки. Данная сфера агропромышленного производства является для российской экономики относительно новой, и как следствие, обладает достаточно высоким потенциалом роста. Вместе с тем отрасль испытывает существенные затруднения. В 2016 году оказался финансово несостоятельным ведущий производитель - ООО «Евродон», расположенный в Ростовской области. Следовательно, существенно актуализируется проблема предупреждения банкротства в рамках рассматриваемой нами отрасли птицеводства. В таблице 1 представлен состав и структура капитала по сводному балансу, составленному по данным отчетности двадцати одного ведущего производителя мяса индейки, на долю которых приходится более 97% общего объема мяса индейки, произведенного в Российской Федерации.
Таблица 1
Состав и структура капитала в сфере производства мяса индейки в России
Показатели Абсолютные значения, тыс. руб. Удельный вес,%
2012 2014 2016 2018 2012 2014 2016 2018
Собственный капитал 4851590 6715224 4470115 -826221 42,62 33,87 12,70 -2,17
в т.ч. нераспределенная прибыль (непокрытый убыток) 1718866 2486911 213639 -10623738 15,10 12,54 0,61 -27,85
Долгосрочные пассивы 4426901 9013975 20290402 13077852 38,89 45,46 57,67 34,29
в т.ч. займы и кредиты 4426901 9013905 20688271 12418442 38,89 45,46 58,80 32,56
Краткосрочные пассивы 2104289 4098977 10425712 25889825 18,49 20,67 29,63 67,88
в т.ч. займы и кредиты 660635 1862208 5609880 18515290 5,80 9,39 15,94 48,54
кредиторская задолженность 903130 1623205 4049320 6449193 7,93 8,19 11,51 16,91
Итого 11382780 19828176 35186229 38141456 100 100 100 100
Источник: данные сайта Федеральной службы государственной статистики.
Как видно из данных таблицы 1, к концу анализируемого периода исследуемая нами отрасль птицеводства не располагает собственными источниками финансирования, о чем свидетельствует существенная отрицательная величина собственного капитала в 2018 году, что было обусловлено тем, что величина непокрытого убытка в отрасли составила 10,6 млрд рублей. Это свидетельствует о массовой убыточности организаций, функционирующих в условиях отрасли производства мяса индейки. На протяжении всего анализируемого периода в общей структуре капитала доминируют привлеченные источники финансирования. Удельный же вес собственного капитала крайне незначителен и в динамике он неуклонно снижается - с 42,6 до -2,17%.
Величина долгосрочно привлеченных источников финансирования за исследуемый период увеличивается в 4,6 раза, однако их удельный вес существенного изменения не претерпевает - снижается на 4,6 п.п. и составляет 34,3%. В структуре долгосрочных пассивов наиболее значимым элементом являются долгосрочные займы и кредиты.
Краткосрочные пассивы на начало анализируемого периода играли незначительную роль в финансировании текущей деятельности организаций - производителей мяса индейки - в 2012 году их удельный вес в общем объеме капитала составлял лишь 18,49%. Однако за семь рассматриваемых лет данный показатель возрос на 49,39 п.п.
Таблица 2
Показатели финансовой устойчивости в отрасли производства мяса индейки
в Российской Федерации
Показатели 2012 2014 2016 2018
Собственный капитал 4851590 6715224 4470115 -826221
Внеоборотные активы 7599573 14708244 26291748 27839880
Запасы 1302574 2014705 4281287 4872489
Собственный оборотный капитал -2747983 -7993020 -21821633 -28666101
Краткосрочные кредиты и займы 660635 1862208 5609880 18515290
Долгосрочные кредиты и займы 4426901 9013905 20688271 12418442
Излишек (недостаток) собственных источников формирования запасов -4050557 -10007725 -26102920 -33538590
Излишек (недостаток) нормальных источников формирования запасов -3389922 -8145517 -20493040 -15023300
Излишек (недостаток) общей величины источников формирования запасов 1036979 868388 195231 -2604 858
Трехкомпонентный показатель (0,0,1) (0,0,1) (0,0,1) (0,0,0)
Тип финансовой устойчивости неустойчивое неустойчивое неустойчивое кризисное
Источник: [7].
и составил к 2018 году 67,88%. В составе краткосрочных пассивов также превалируют займы и кредиты, в 2018 году их удельный вес в общем объеме источников финансирования составил 48,54%, что на 42,74 п.п. больше уровня 2012 года. Следовательно, к 2018 году деятельность большинства предприятий - производителей мяса индейки финансируется лишь за счет привлеченного капитала.
Таким образом, структуру капитала в сфере производства мяса индейки не следует признавать оптимальной. Большинство хозяйствующих субъектов не располагают собственными источниками финансирования, что крайне негативно может сказаться на их финансовом положении.
В таблице 2 представлены результаты анализа финансовой устойчивости по данным сводной отчетности, проведенного методом абсолютных показателей. Сущность данного метода заключается в сопоставлении величины производственных запасов с размерами источников их формирования. Таким образом, определяется достаточность различных источников финансирования для обеспечения непрерывного осуществления текущей деятельности хозяйствующих субъектов. Как мы видим из данных таблицы, на протяжении всего анализируемого периода отрасль имеет отрицательную величину собственного оборотного капитала. Другими словами, подавляющее большинство хозяйствующих субъектов, осуществляющих производство мяса
индейки в России, не располагают собственными источниками, необходимыми для формирования своих производственных запасов. В динамике наблюдается лишь ухудшение ситуации. Как следствие этого, до 2016 года отрасль находилась в неустойчивом финансовом положении, а к 2018 году она переходит в кризисное финансовое положение. Таким образом, массовая хроническая убыточность организаций в сфере производства мяса индейки привела к практически полному отсутствию собственных источников финансирования, что в конечном итоге и обуславливает кризисное финансовое положение отрасли.
Высокая степень закредитованности в сочетании с хронической убыточностью может привести в исследуемой нами отрасли производства мяса индейки к массовым банкротствам предприятий-производителей. Следовательно, необходимы меры по предотвращению финансовой несостоятельности хозяйствующих субъектов, оперирующих в рассматриваемой нами сфере агропромышленного производства.
В качестве одного из ключевых рычагов механизма оздоровления финансово неблагополучных сельхозорганизаций выступают инвестиции в основной капитал. В результате реализации органами государственной власти политики импортозамеще-ния на российских рынках продовольствия в сфере агропромышленного производства наблюдается определенный всплеск инвестиционной активности. Вместе с тем проблема привлечения инвестиций в процессе финансово-экономического оздоровления сельхозорганизаций остается актуальной. Следовательно, необходим комплекс мер, направленный на повышение инвестиционной привлекательности финансово неблагополучных сельскохозяйственных организаций.
Наиболее действенным направлением повышения инвестиционной привлекательности сельхозорганизаций является система государственной поддержки инвестиционной деятельности в аграрной сфере.
Стимулирование со стороны государства процесса привлечения инвестиций в сферу агропромышленного производства осуществляется в следующих трех направлениях:
1. Создание режимов налогового благоприятствования экономическим субъектам, осуществляющим инвестиционную деятельность в сфере агропромышленного производства. Например, предоставление налоговых скидок экономическим субъектам, осуществляющим капитальные вложения, направленные на рост величины основного капитала сельскохозяйственных организаций, модернизацию объектов основных средств, освоение новых технологий и т.д.
Существенное снижение налогового бремени достигается также путем использования инвестиционного налогового кредита, под которым подразумевается такое изменение сроков исполнения обязательств по фискальным платежам, при котором коммерческой организации-налогоплательщику, реализующей определенный инвестиционный проект в аграрной сфере, предоставляется определенная отсрочка фискального платежа с последующей уплатой основной суммы налогового обязатель-
ства и процентов за кредит. Срок предоставления инвестиционного налогового кредита - от одного года до пяти лет.
2. Предоставление государственных гарантий инвесторам. Федеральный закон от 09 июля 1999 года № 160-ФЗ «Об иностранных инвестициях в Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями) регламентирует предоставление режимов экономического и правового благоприятствования иностранным инвесторам, осуществляющим инвестиционную деятельность в условиях Российской Федерации. Согласно данному закону, иностранным инвесторам гарантируются нормальные экономические и правовые условия для осуществления инвестиционной деятельности, а также права на получение доходов и прибыли от осуществленных инвестиций.
3. Возмещение части расходов инвесторов на реализацию инвестиционного проекта через выплату субсидий из бюджетов разных уровней. Субсидии могут предоставляться на приобретение в соответствии с проектом основных и оборотных средств, создание опять же транспортной и социальной инфраструктуры, обучение специалистов, уплату процентов по банковским и инвестиционным кредитам, лизинговых платежей и т.д.
Меры осуществления поддержки инвестиционных проектов, направленные на оздоровление финансово неблагополучных сельскохозяйственных организаций, должны дифференцироваться в зависимости от того, в какой сфере финансово-хозяйственной деятельности будет реализовываться конкретный инвестиционный проект.
Как было нами отмечено выше, наибольшую угрозу для хозяйствующего субъекта представляют кризисные ситуации, возникающие в сфере его основной (операционной) деятельности. По этой причине процесс привлечения инвестиций должен в первую очередь преследовать цель восстановления у финансово неблагополучной сельхозорганизации способности к генерированию операционных денежных потоков, именно это является необходимым условием прироста величины собственного капитала организации, и как следствие этого, улучшения показателей платежеспособности и финансовой устойчивости. Если инвестиционный проект осуществляется в сфере основной (операционной) деятельности сельхозорганизации, то субсидии должны быть направлены на возмещение части затрат инвестора на погашение обязательств по просроченной кредиторской задолженности, приобретение кормов, семян, горючесмазочных материалов, минеральных удобрений, средств защиты животных и растений. Средства на субсидирование в данном случае могут быть представлены из федерального и региональных бюджетов. Успешная реализация инвестиционного проекта в сфере операционной деятельности организации приведет к росту производственных и финансовых результатов ее деятельности.
Необходимым условием осуществления операционной деятельности финансово неблагополучной сельскохозяйственной организации является обеспеченность ее основными производственными фондами, что делает актуальной проблему привлечения капитала в инвестиционную сферу деятельности субъекта хозяйствования. В случае реализации инвестиционного проекта в сфере инвестиционной деятельности
хозяйствующего субъекта субсидии предоставляются инвесторам на возмещение расходов по приобретению и возведению объектов основных средств (здания, сооружения, машины оборудования, продуктивный скот, многолетние насаждения и др.), компенсацию части затрат на их страхование, лизинговые платежи. Средства на субсидирование в данном случае целесообразно выделять из регионального бюджета.
Необходимым условием восстановления платежеспособности финансово неблагополучной сельскохозяйственной организации являются также и достижения сбалансированности денежных потоков от ее финансовой деятельности. При осуществлении мер поддержки инвесторов в данной сфере деятельности хозяйствующего субъекта необходимо субсидирование расходов инвесторов по погашению просроченных обязательств организации по банковским кредитам и займам, возмещению части процентной ставки по кредитам и займам, получаемым для реализации в условиях хозяйствующего субъекта инвестиционных проектов. Здесь также необходимо учитывать расходы инвестора по взысканию им обязательств по дебиторской и иной задолженности организации.
Рациональная и научно обоснованная организация финансового обеспечения поддержки со стороны государства процессов привлечения инвестиций для оздоровления финансово неблагополучных сельскохозяйственных организаций возможна путем формирования фонда проблемных активов сельскохозяйственных организаций, осуществляющего работу как с финансово-кредитными учреждениями, так и с сельскохозяйственными организациями. Данный фонд будет выступать в качестве коммерческой организации со стопроцентным участием в ее уставном капитале государства. Доходы фонд будет получать от эмиссии долговых ценных бумаг, главным образом облигаций, а также от вложения аккумулированных таким образом денежных средств в инвестиционные проекты в аграрной сфере. Фонд будет осуществлять выкуп у банков «проблемных активов» в виде обязательств финансово неблагополучных сельхозорганизаций по банковским кредитам, которым будет предоставлено право отсрочки и рассрочки обязательств. В данном случае финансово-кредитные учреждения получают существенную экономическую выгоду, так как избавляются от «проблемных активов». Что же касается финансово неблагополучных сельскохозяйственных организаций, то вероятность процедуры их банкротства, инициированной финансово-кредитными учреждениями, сводится к нулю, они получают столь необходимый карт-бланш для дальнейшего осуществления своей хозяйственной деятельности. В случае привлечения необходимых объемов капитала, а также рационального, интенсивного и эффективного его использования возможно оздоровление финансово неблагополучных сельскохозяйственных организаций.
Заключение
Таким образом, исследуемая нами отрасль птицеводства находится в кризисном финансовом положении. Этому способствует высокая доля привлеченного капитала,
в большей степени краткосрочных кредитов. Большинство хозяйствующих субъектов не располагают собственными источниками финансирования, что крайне негативно сказывается на их финансовом положении. Высокая степень закредитованности в сочетании с хронической убыточностью повышает риск финансовой неустойчивости предприятий по производству мяса индейки.
Повышение инвестиционной привлекательности финансово неблагополучных сельскохозяйственных организаций и улучшение их финансового состояния возможно в условиях активной государственной поддержки инвестиционной деятельности в аграрной сфере. Для стимулирования инвестиционной политики организаций отрасли целесообразно создание режимов налогового благоприятствования экономическим субъектам, предоставление государственных гарантий инвесторам, возмещение части расходов инвесторов на реализацию инвестиционного проекта через выплату субсидий из бюджетов разных уровней.
Это в первую очередь приведет к восстановлению у финансово неблагополучных предприятий способности к генерированию операционных денежных потоков, при этом запустится процесс достижения сбалансированности денежных потоков от финансовой деятельности субъекта хозяйствования.
Обозначенные выше меры будут способствовать росту инвестиционной привлекательности организаций - производителей мяса индейки, что существенно улучшит их финансовое положение и тем самым уменьшит вероятность возникновения их финансовой несостоятельности.
ИСТОЧНИКИ:
1. Слепышев В.А. Понятие и признаки несостоятельности (банкротства) // Вестник Челябинского государственного университета. - 2009. - № 36(174). - с. 48 - 52.
2. Исаева Г.В., Землякова С.Н. Система мер по снижению вероятности банкротства сельскохозяйственных организаций Новосибирской области // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2020. - № 7-2. - с. 62-67.
3. Казимир А.Н., Шевченко А.А., Мокосеева М.А., Тахумова О.В, Анализ финансового состояния как способ определения вероятности банкротства // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2020. - № 5-1. - с. 86-93.
4. Апсите М.А., Чикин С.Н. Анализ финансовой несостоятельности организации // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. - 2019. - № 3. -с.133-135.
5. Смирнова А.В. Управление персоналом компании в период кризиса // Russian Economic Bulletin. - 2020. - № 3. - с. 285-291.
6. Герасименко О.А., Кургинян М.А. Влияние ликвидности на структуру капитала сельскохозяйственных организаций // Агропродовольственная экономика. - 2018.-№ 4. - с. 36-41.
7. Финансовые показатели. [Электронный ресурс]. URL: https://www.testfirm.ru (дата обращения: 17.09.2020).
8. Занина О.В. Применение современных методик диагностики банкротства предприятия АПК в условиях рыночной экономики // Актуальные проблемы науки в агропромышленном комплексе: Сборник статей 70-й международной научно-практической конференции: в 3-х томах. Под редакцией Ю.И. Сидоренко, Н.А. Середы. Курск, 2019. - с. 119-124.
9. Зимина В.В., Белокуренко Н.С. Диагностика вероятности банкротства предприятий апк статистическими методами в российской и зарубежной практике // Наука и образование: проблемы, идеи, инновации. - 2019. - № 10 (22). - с. 29-30.
10. Дохолян С.В., Гаджимурадова Л.А. Теоретические аспекты диагностики экономического состояния агропромышленного предприятия // Экономика и предпринимательство. - 2017. - № 10-1 (87). - с. 532-535.
REFERENCES:
Apsite M.A., Chikin S.N. (2019). Analiz finansovoy nesostoyatelnosti organizatsii [Analysis of the financial insolvency of the organization]. Humanities, socio-economic and social sciences. (3). 133-135. (in Russian). Dokholyan S.V., Gadzhimuradova L.A. (2017). Teoreticheskie aspekty diagnostiki eko-nomicheskogo sostoyaniya agropromyshlennogo predpriyatiya [Theoretical aspects of diagnostics of the economic state of agricultural enterprises]. Journal of Economy and Entrepreneurship. (10-1 (87)). 532-535. (in Russian). Gerasimenko O.A., Kurginyan M.A. (2018). Vliyanie likvidnosti na strukturu kapitala selskokhozyaystvennyh organizatsiy [The impact of liquidity on the capital structure of agricultural organizations]. Agroprodovolstvennaya ekonomika. (4). 36-41. (in Russian).
Isaeva G.V., Zemlyakova S.N. (2020). Sistema mer po snizheniyu veroyatnosti bank-rotstva selskokhozyaystvennyh organizatsiy Novosibirskoy oblasti [A system of measures to reduce the probability of bankruptcy of agricultural organizations in the Novosibirsk region]. Vestnik Altayskoy akademii ekonomiki i prava. (7-2). 62-67. (in Russian).
Kazimir A.N., Shevchenko A.A., Mokoseeva M.A., Takhumova O.V, (2020). Analiz finansovogo sostoyaniya kak sposob opredeleniya veroyatnosti bankrotstva [Financial condition analysis as a way to determine the probability of bankruptcy]. Vestnik Altayskoy akademii ekonomiki iprava. (5-1). 86-93. (in Russian). Slepyshev V.A. (2009). Ponyatie i priznaki nesostoyatelnosti (bankrotstva) [Concept and signs of insolvency (bankruptcy)]. Bulletin of Chelyabinsk State University. (36(174)). 48 - 52. (in Russian).
Smirnova A.V. (2020). Upravlenie personalom kompanii v period krizisa [Human resource management of the company during the crisis]. Russian Economic Bulletin. (3). 285-291. (in Russian).
Zanina O.V. (2019). Primenenie sovremennyh metodik diagnostiki bankrotstva pred-priyatiya APK v usloviyakh rynochnoy ekonomiki [Application of modern methods for diagnosing the bankruptcy of an agricultural enterprise in a market economy] Current problems of science in the agro-industrial complex. 119-124. (in Russian).
Zimina V.V., Belokurenko N.S. (2019). Diagnostika veroyatnosti bankrotstva predpri-yatiy apk statisticheskimi metodami v rossiyskoy i zarubezhnoypraktike [Diagnostics of the probability of agricultural enterprises bankruptcy using statistical methods in Russian and foreign practice]. Nauka i obrazovanie: problemy, idei, innovatsii. (10 (22)). 29-30. (in Russian).
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х
>
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Первое
экономическое издательство
Современные проблемы стратегического управления в отечественной индустрии футбола
Верзилин Д.Н. 1
1 Национальный государственный университет физической культуры, спорта и здоровья им. П.Ф. Лес-гафта, Санкт-Петербург, Россия
В статье рассмотрены основные проблемы стратегического управления индустрией футбола, включая их современную трактовку. Автором выделены актуальные сложности, ограничивающие эффективное стратегическое управление отечественной индустрией футбола как в текущем, так и постпандемическом периоде. В статье использованы принятые в Российской Федерации стратегические документы, посвященные развитию физической культуры и спорта, а также футбола на период до 2030 года, произведен обзор зарубежных и отечественных источников прогнозирования будущего футбола. Акцент в работе сделан на преобразовании футбола под влиянием технологических инноваций и необходимости соответствующего изменения стратегий управления индустрией. Авторская гипотеза заключается в необходимости определения разрыва между накопленными трансформациями и отставанием в институциональном обеспечении и преодолении этого разрыва. Мировой и отечественный футбол оказываются перед вызовом создания новой стратегии для развития в мире цифровых технологий.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: стратегическое управление, спорт, футбол, инновации
Modern problems of strategic management in the national football industry
Verzilin D.N. 1
1 Lesgaft National State University of Physical Education, Sport and Health, Russia
Введение
На фоне отраслей развлечений и спорта индустрия футбола как сфера управленческих решений остается недостаточно изученной. Учитывая популярность этого вида спорта, его коммерческие перспективы и социальную роль, такое положение можно признать незаслуженным. Отечественные ученые проявляют недостаточный интерес к теоретическим проблемам управления в индустрии футбола. Российскими авторами индустрия футбола рассматривается в основном в контексте Чемпионата мира по футболу 2018 [12] (Оытееуа, 2019). Ряд работ посвящены рассмотрению вопросов управления субъектами различного уровня и оценке эффективности их деятельности [18, 20]
аннотация:
(Panferov, Averin, 2020; Solntsev, 2020). Зарубежные авторы уделяют данному направлению куда большее внимание [11] (Andreff, 2015), и отечественные исследователи могут воспользоваться сформировавшимся пробелом.
В данной работе автор представляет взгляды на перспективы развития индустрии футбола и проблемы, возникающие в связи с развитием инновационных технологий. Проблема дальнейшего развития заключается в определении разрывов в вызовах новых технологий и действующих стратегиях управления, способных превратить эти вызовы в возможности будущего роста.
Эволюция подходов к стратегическому управлению и его современное содержание
Первые научные исследования, посвященные стратегиям фирм, появились в 1960-х гг. [15] (Katkalo, 2003). К основным работам можно отнести трактат А. Чандлера «Стратегия и структура» [3] (Shandler, 1962), коллективный учебник Гарвардской школы бизнеса «Политика бизнеса» [6] (Learned, Christensen, Andrews, Guth, 1965), труд И. Ансоффа «Корпоративная стратегия» [1] (Ansoff, 1965). В профессиональном и научном обороте термин «стратегическое управление» появился в начале 1970-х гг., в этот период акцент был сделан на применении в исследованиях стратегий традиционных методов экономического анализа. Важным элементом в развитии стратегиче-
abstract:_
The main problems of strategic management in the football industry, including their modern interpretation, are considered. The author highlights the current difficulties that limit the effective strategic management of the domestic football industry, both in the current and post-pandemic period. The strategic documents adopted in the Russian Federation on the development of physical culture and sports, as well as football for the period up to 2030, and reviews foreign and Russian sources of forecasting the future of football were used. The author focuses on the transformation of football under the influence of technological innovations and the need for a corresponding change in the management strategies of the industry. The author\'s hypothesis is that it is necessary to determine the gap between accumulated transformations and the gap in institutional support and to overcome this gap. World and Russian football face the challenge of creating a new strategy for development in the world of digital technologies.
keywords: strategic management, sports, football, innovation
JEL Classification: 031, Z21, Z28 Received: 21.12.2020 / Published: 25.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Verzilin D.N. ( verzilindn@mail.ru)
citation:_
Verzilin D.N. (2020) Sovremennye problemy strategicheskogo upravleniya v otechestvennoy industrii futbola [Modern problems of strategic management in the national football industry]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo . 10. (12). - 3339-3348. doi: 10.18334/epp.10.12.111447
ского управления стала теории конкурентных стратегий М. Портера [7] (Porter, 1980).
Среди отечественных работ по теории стратегического управления следует отметить труды Клейнера, Тамбовцева и Качалова [16, 17] (Kleiner, 1998; Kleiner, Tambovtsev, Kachalov, 1997), в которых была предложена последовательность формирования стратегии.
Стратегия может быть определена как направление деятельности организации в долгосрочной перспективе, которое позволяет достичь преимущества в изменяющейся среде благодаря конфигурации ресурсов и компетенций с целью удовлетворения ожиданий заинтересованных сторон [4] (Johnson, Scholes, Whittington, 2008).
Стратегические решения позволяют организациям сформировать конкурентные преимущества, более эффективно реагировать на воздействия окружающей среды и, таким образом, имеют решающее значение для устойчивости и выживания организации.
В научной литературе встречаются термины стратегического управления и планирования, которые не являются идентичными: стратегическое планирование трактуется как основной процесс стратегического управления, включающего также реализацию и контроль планов, а также оценку результатов [9, с. 4] (Steiner, 1969, р. 4).
В последние годы ведется дискуссия о снижении эффективности действующих стратегий развития и необходимости перехода на новые бизнес-модели, способные обеспечить жизнеспособность организаций в активно изменяющейся внешней среде [13] (Denisov, Petrenko, Koshmaganbetova, Togaybeva, 2019).
В Российской Федерации процедура стратегического планирования на государственном уровне регламентируется Федеральным законом «О стратегическом планировании в Российской Федерации» от 28.06.2014 № 172-ФЗ, на основании которого разрабатываются стратегии развития различных отраслей и областей хозяйствования [22].
Развитие индустрии футбола в России определяется Общенациональной стратегией на период до 2030 года, затрагивающей все субъекты: федерации футбола, центры подготовки и клубы [19]. Стратегия подразумевает реализацию 11 приоритетных направлений, охватывающих и любительский, и профессиональный спорт, в том числе: развитие инфраструктуры, формирование спортивного резерва, внедрение инновационных технологий в подготовку спортсменов, привлечение внебюджетного
об авторе:_
Верзилин Дмитрий Николаевич, заведующий кафедрой менеджмента и экономики спорта, д.э.н., профессор ( verzilindn0mail.ru)
цитировать статью:_
Верзилин Д.Н. Современные проблемы стратегического управления в отечественной индустрии футбола // Экономика, предпринимательство и право . - 2020. - Том 10. - № 12. - С. 3339-3348. doi: 10.18334/epp.10.12.111447
финансирования, международное сотрудничество. При этом могут быть выделены следующие недостатки данного документа.
Первичным с позиции стратегического управления являются цели, которые ставятся перед каждым из субъектов индустрии футбола. Для региональной федерации футбола - это в первую очередь решение социальных вопросов и достижение спортивных результатов, нежели коммерческий успех. Футбольные клубы в дополнение к данным направлениям ставят перед собой цель самоокупаемости и могут рассматриваться как бизнес. Все это накладывает очень серьезный отпечаток на структуру стратегических документов. Разграничение социальных, экономических и спортивных целей представляет основную проблему стратегического управления для любого субъекта индустрии футбола.
Вторая сложность отчасти связана с первой и заключается в количественном измерении целей и утверждении корректных и реальных целевых показателей эффективности (КР1). Стратегия «Футбол-2030» предусматривает 9 показателей:
1. Доля граждан, систематически занимающихся футболом (в% от общей численности населения).
2. Численность занимающихся в учреждениях спортивной подготовки.
3. Количество регионов, в которых футбол включен в перечень базовых видов спорта.
4. Численность тренеров, имеющих лицензию РФС УЕФА, зарегистрированных в ЕИАС РФС и работающих в системе подготовки спортивного резерва.
5. Попадание молодежных и юношеских сборных на заключительные этапы первенства Европы и мира, Олимпийские игры (% от числа турниров).
6. Количество региональных центров подготовки футболистов.
7. Количество центров подготовки специалистов в сфере футбола (тренеров, судей, менеджеров, прочих специалистов), аккредитованных РФС.
8. Единовременная пропускная способность объектов футбольной инфраструктуры, зарегистрированных в ЕИАС РФС.
9. Место России в клубном рейтинге УЕФА.
В данном случае очевидно превалирование социальных и спортивных целей при полном отсутствии экономических критериев, в качестве которых могли бы выступить:
• доля частных клубов, объектов инфраструктуры, центров подготовки;
• доля внебюджетного финансирования;
• темпы роста доходов субъектов индустрии футбола;
• диверсификация источников дохода (например, процент доходов от продажи ТВ-прав);
• безубыточность (операционная прибыль);
• долговая нагрузка (мониторинг);
• посещаемость соревнований.
Особый акцент должен быть сделан на маркетинговой стратегии, которая может включать следующие направления работы [18] (Panferov, Averin, 2020): взаимоотношения с болельщиками, программы лояльности, распространение ценностей социальной направленности и персонализации клуба для каждого болельщика, спонсорские активации, IT-решения (в том числе CRM-системы), digital-активации, оптимизация использования спортивных объектов в день матча.
Усилен может быть не только экономический блок показателей стратегии, но и социальный - в том числе за счет проектов в сфере устойчивого развития, экологии, помощи незащищенным слоям населения, ветеранам футбола.
При этом для каждой цели должны быть уточнены «стейкхолдеры» - субъекты, которые заинтересованы в достижении определенной цели.
Наконец, последняя проблема, характерная для реализации текущей редакции Стратегии, связана с ее мониторингом. В первую очередь это обусловлено разными экономическими, историческими, климатическими факторами, свойственными для каждого региона. Данная сложность может быть решена при помощи выстраивания четкой системы управления и коммуникации между субъектами индустрии футбола, а также за счет автоматизации отдельных операций и цифровизации используемой информации.
Первичными с позиции стратегического управления являются цели, которые ставятся перед каждым субъектом. Для региональной федерации футбола - это в первую очередь решение социальных вопросов и достижение спортивных результатов, нежели коммерческий успех. Футбольные клубы в дополнение к данным направлениям ставят перед собой цель самоокупаемости и могут рассматриваться как бизнес. Все это накладывает очень серьезный отпечаток на структуру стратегических документов. Разграничение социальных, экономических и спортивных целей представляет основную проблему стратегического управления для любого субъекта индустрии футбола.
Проблемы управления развитием будущего футбола
Пандемия, так изменившая условия всей нашей жизни и поставившая под угрозу мировую индустрию спорта, заставляет внимательнее рассмотреть ранее начавшуюся дискуссию о будущем футбола. Важно определить, какие тренды будущего развития укрепились и будут определять футбол постпандемического периода, а какие оказались в итоге частным случаем и не подтвердили своей значимости. На рисунке 1 автором на основе анализа отечественных и зарубежных публикаций о будущем футбола выделены наиболее актуальные тренды развития.
Технологические инновации активно проникают в индустрию футбола и становятся объектом для публичных прогнозов и коммерческих планов инвестирования. Описывая будущее футбола в 2028 году, говорят о летающих над полем дронах с крошечными HD-камерами, похожих на мелких насекомых, умных линзах у судей,
трансляции с вовлечением зрителей, интернет объединения болельщиков
инновационные стадионы,изменение требований внешней среды
умная экипировка игроков и судий, компьютерное сенсорное моделирование тернировок
мониторинг игр и тренировок в непрерывном информационном потоке
кастомизация игры,создание новых продуктов футбола
Рисунок 1. Тренды развития индустрии футбола Источник: [2, 5, 10, 14, 18, 21] (Aryan Tripathi, 2017; Ivanova, Reshetnikov, 2020; Panferov, Averin,
2020; Solntsev, 2016).
микрофонах, размещенных по всему пространству футбольного поля, оснащенных датчиками сиденьях стадиона и др. [5]. Понимая неизбежность проникновения новшеств, ФИФА заявляет: «Инновации меняют нашу повседневную жизнь. Новые идеи - движущая сила футбольной индустрии по повышению комфорта, безопасности и производительности игроков и судей на поле» [10].
«Принудительная цифровизация», в которую оказались вовлечены перешедшие на карантин организации, команды, игроки, продемонстрировала, как далеко зашли в современном обществе не только новейшие технологии, но и новейшие модели поведения. Причиной изменения стратегий управления становятся не ограничения, связанные с пандемией, а закрепившееся в этот период влияние новейших технологий на экономические и социальные системы. Проблема стратегического управления футболом на современном этапе заключается в смене самого объекта управления и внешней среды, в которую он интегрирован.
Футбол оказывается в центре общественной дискуссии о том, как новые условия и новые технологии, воплощающие человеческие ценности, оказывают влияние на окружающие нас социальные и экономические системы. Адам Херри заключает: «Сезон 2059/60 может стать моментом, когда мы, наконец, поймем на неврологическом уровне ярость игрока, когда судья заставляет его повторить штрафной удар точно с нужного места» [5].
Информационные технологии являются доминирующим трендом развития, обеспечивают прорыв не только производительности труда на производственных предприятиях, но и в результативности и зрелищности в спорте. Футбол также становится продуктом новейших технологий. Однако вокруг футбола новых технологий все еще не сложилось соответствующих правил, норм и регулирующих институтов. Проблема заключается не в скорости внедрения технологических инноваций, меняющих саму природу футбола, а в отставании стандартов и норм, связующих эти изменения с действующей системой.
В одной из дискуссий было высказано мнение: «Футбол исчезнет. Может быть, не завтра, но в какой-то момент футбол практически исчезнет из массовой культуры» [2] (Aryan Tripathi, 2017). Футбол, конечно, не исчезнет, но, безусловно, станет другим. Когда-то телевизионные трансляции не «убили живой футбол», а напротив, принесли ему невиданную ранее популярность. Также для «живущего в сети» болельщика футбол должен найти свой продукт и свой формат вовлечения, что и становится задачей новой модели стратегии. Идет создание новой экосистемы ценностей, и в этой системе место футбола может оказаться уже не столь доминирующим, как до пандемии.
Выбор новой стратегии развития для отечественного футбола должен предусматривать необходимость перехода в новые условия всех субъектов футбольной индустрии, иначе клубы, не обладающие необходимыми ресурсами, могут оказаться вне глобальной «оцифрованной» футбольной среды. Возникает проблема оценки и преодоления различия в уровнях развития субъектов отечественного футбола, что обусловлено разными экономическими, историческими, климатическими факторами, свойственными для каждого региона В рамках стратегического управления необходимо обеспечить мониторинг текущего уровня развития (в рамках подготовки к формированию стратегических документов) и реализации стратегических мероприятий. Данная сложность может быть решена за счет использования новых технологий, но только на основе выстраивания четкой системы управления и коммуникации между субъектами индустрии футбола.
В рамках данной работы были рассмотрены подходы к стратегическому управлению и его особенности в рамках индустрии футбола. Проблемы стратегического управления индустрией футбола заключаются в том, что мы уже применяем технологии XXI века, но пытаемся управлять ими на основе образа мышления менеджмента XX века и по правилам, сформированным в своей основе еще в XIX веке. Главным препятствием становится понятийный разрыв и необходимость смены управленческих моделей, поскольку объектом управления становится интегрированный в цифровую среду футбол для столь же интегрированного болельщика.
Необходима адаптация управленческого мышления к реалиям и вызовам нового периода и обеспечение институциональных преобразований в мировой и отечественной индустрии футбола.
Заключение
В рамках данной работы были рассмотрены подходы к стратегическому управлению и его особенности в рамках индустрии футбола. Выявлено, что внедрению системы стратегического управления должен предшествовать детальный анализ текущего положения дел и определение наиболее актуальных проблем, на решение которых будут направлены основные стратегические цели. Важно обеспечить количественное (монетарное) измерение данных целей через систему показателей эффективности, учитывающих несколько направлений деятельности субъектов футбольной индустрии: социальное, спортивное, экономическое.
В конечном итоге стратегическое управление должно быть направлено на реализацию единой миссии отдельной футбольной организации, которая определяет ее центральную цель, сферы деятельности и основных клиентов. Отечественный футбол нуждается также в управленческих кадрах высокой квалификации и свободы мышления, способных трансформировать футбол в соответствии с вызовами нового времени. Такие кадры нужно готовить в отечественных школах и мотивировать к смелым и активным действиям, поскольку уровень изменений будет только нарастать, после того как спортивный мир выйдет из «карантинной паузы».
ИСТОЧНИКИ:
1. Ansoff H. I. Corporate Strategy: An Ana lytical Approach to Business Policy for Growth and Expansion. - McGraw Hill Book Co.: N. Y., 1965.
2. Aryan Tripathi Asian School of Media Studies & Actors and Actresses, Asian Academy of Film & Television. [Электронный ресурс]. URL: https://www.quora.com/What-is-the-future-of-football (дата обращения: 20.12.2020).
3. Chandler A. D. Strategy and Struc ture: Chapters in the History of American Enterprise.-MIT Press: Cambridge, MA, 1962.
4. Johnson G., Scholes K., Whittington R. Exploring corporate strategy. - Harlow: Prentice Hall, 2008.
5. Joanna Hughes What is the Future of Football?. [Электронный ресурс]. URL: https:// www.masterstudies.com/article/what-is-the-future-of-football/ (дата обращения: 20.12.2020).
6. Learned E. A., Christensen C. R., Andrews K. R., Guth W. D. Business Policy: Texts and Cases. - Irwin: Homewood, IL, 1965.
7. Porter M. E. Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Compe titors. - Free press: N. Y., 1980.
8. Schendel D. E., Hatten K. J. Business policy or strategic management: A broader view for an emerging discipline // Academy of Management Proceedings. - 1972. - p. 99- 102.
9. Steiner G. A. Strategic Factors in Business Success. / Financial executives research foundation. - N. Y., 1969.
10. Football technology.innovations. [Электронный ресурс]. URL: https://football-technol-ogy.fifa.com/en/innovations/? (дата обращения: 20.12.2020).
11. Андрефф В. Управление клубами и бюджетные ограничения в Европейском и французском футболе // Вестник Российского Международного Олимпийского Университета. - 2015. - № 3 (16). - c. 26-37.
12. Гуреева Е.А. Система управления наследием Чемпионата Мира по футболу ФИФА-2018 в городах-организаторах турнира // Плехановский научный бюллетень. -2019.- № 1 (15). - c. 34-41.
13. Денисов И.В., Петренко Е.С., Кошмаганбетова Ж.Б., Тогайбева Л.И. Концепция «Бизнес-модель» vs концепция «Стратегия»: дуализм современных взглядов // Креативная экономика. - 2019. - № 11. - c. 2255-2264. - doi: 10.18334/ce.13.11.41357.
14. Иванова Ю.О., Решетников А.М. Экономические и технологические преимущества использования инновационных технологий при строительстве спортивных объектов в России // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - № 4. - с. 10851094. - doi: 10.18334/epp.10.4.100880.
15. Катькало В. С. Исходные концепции стратегического управления и их современная оценка // Российский журнал менеджмента. - 2003. - № 1(1). - с. 7-30.
16. Клейнер Г. Б. Стратегии бизнеса. - М.: КОНСЭКО, 1998.
17. Клейнер Г. Б., Тамбовцев В. Л., Качалов Р. М. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. - М.: Экономика, 1997.
18. Панферов Д.Д., Аверин А.В. Маркетинговые стратегии футбольных клубов // Креативная экономика. - 2020. - № 8. - с. 1847-1862.
19. Стратегия развития физической культуры и спорта в Российской Федерации до 2030 года. [Электронный ресурс]. URL: https://minsport.gov.ru/activities/proekt-strategii-2030/ (дата обращения: 27.11.2020).
20. Солнцев И.В. Экономическая стратегия развития индустрии спорта в России и ее финансирование // Спорт: экономика, право, управление. - 2020. - № 2. - с. 34-38.
21. Солнцев И.В. Построение системы управления региональными спортивными федерациями на базе рейтингов (на примере футбола) // Региональная экономика: теория и практика. - 2016. - № 5 (428). - с. 177-187.
22. Федеральный закон «О стратегическом планировании в Российской Федерации» от 28.06.2014 N 172-ФЗ. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_164841/ (дата обращения: 27.11.2020).
REFERENCES:
Andreff V. (2015). Upravlenie klubami i byudzhetnye ogranicheniya v Evropeyskom i frantsuzskom futbole [Club management and budget constraints in European and French football]. Vestnik Rossiyskogo Mezhdunarodnogo Olimpiyskogo Universiteta. (3 (16)). 26-37. (in Russian). Ansoff H. I. (1965). Corporate Strategy: An Ana lytical Approach to Business Policy for
Growth and Expansion. Aryan Tripathi Asian School of Media Studies & Actors and Actresses, Asian Academy of Film & Television. Retrieved December 20, 2020, from https://www.quora.com/ What-is-the-future-of-football. Denisov I.V., Petrenko E.S., Koshmaganbetova Zh.B., Togaybeva L.I. (2019). Kontseptsiya «Biznes-model» vs kontseptsiya «Strategiya»: dualizm sovremennyh vzglyadov [The concept of "business model" vs the concept of "strategy": the duality of modern views]. Creative economy. (11). 2255-2264. (in Russian). doi: 10.18334/ ce.13.11.41357.
Football technology.innovations. Retrieved December 20, 2020, from https://football-technology.fifa.com/en/innovations/?
Gureeva E.A. (2019). Sistema upravleniya naslediem Chempionata Mira po futbolu FIFA-2018 v gorodakh-organizatorakh turnira [Legacy management system for the 2018 FIFA World Cup in host cities]. Plekhanovsky scientific bulletin. (1 (15)). 3441. (in Russian).
Ivanova Yu.O., Reshetnikov A.M. (2020). Ekonomicheskie i tekhnologicheskie prei-mushchestva ispolzovaniya innovatsionnyh tekhnologiy pri stroitelstve sport-ivnyh obektov v Rossii [Economic and technological advantages of innovative technologies in the construction of sports facilities in Russia]. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. (4). 1085-1094. (in Russian). doi: 10.18334/ epp.10.4.100880.
Joanna Hughes What is the Future of Football?. Retrieved December 20, 2020, from https://www.masterstudies.com/article/what-is-the-future-of-football/
Johnson G., Scholes K., Whittington R. (2008). Exploring corporate strategy.
Katkalo V. S. (2003). Iskhodnye kontseptsii strategicheskogo upravleniya i ikh sovremen-naya otsenka [Initial concepts of strategic management and their modern assessment]. Russian Management Journal. (1(1)). 7-30. (in Russian).
Kleiner G. B. (1998). Strategii biznesa [Business strategies] (in Russian).
Kleiner G. B., Tambovtsev V. L., Kachalov R. M. (1997). Predpriyatie v nestabilnoi ekonomicheskoi srede: riski, strategii, bezopasnost [Enterprise in an unstable economic environment: risks, strategies, security] (in Russian).
Learned E. A., Christensen C. R., Andrews K. R., Guth W. D. (1965). Business Policy: Texts and Cases.
Panferov D.D., Averin A.V. (2020). Marketingovye strategii futbolnyh klubov [Marketing strategies of football clubs]. Creative economy. (8). 1847-1862. (in Russian).
Porter M. E. (1980). Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Compe titors.
Schendel D. E., Hatten K. J. (1972). Business policy or strategic management: A broader view for an emerging discipline Academy of Management Proceedings. 99- 102.
Shandler A. D. (1962). Strategy and Struc ture: Chapters in the History of American Enterprise.
Solntsev I.V. (2016). Postroenie sistemy upravleniya regionalnymi sportivnymifederatsi-yami na baze reytingov (na primere futbola) [Drawing up of a rating methodology to manage regional sports federations: a case of association football]. Regional Economics: Theory and Pactice. (5 (428)). 177-187. (in Russian).
Solntsev I.V. (2020). Ekonomicheskaya strategiya razvitiya industrii sporta v Rossii i ee finansirovanie [Economic strategy for the development of the sports industry in Russia and its financing]. Sport: ekonomika, pravo, upravlenie. (2). 34-38. (in Russian).
Steiner G. A. (1969). Strategic Factors in Business Success.
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
>
Первое
экономическое издательство
Санаторно-курортный комплекс Дальневосточного федерального округа: современное состояние и проблемы развития
Суржиков В.И. 1, Ладнова В.И. 1
1 Владивостокский государственный университет экономики и сервиса, Владивосток, Россия
аннотация:_
В статье представлены результаты исследования современного состояния и проблем развития санаторно-курортного комплекса Дальневосточного федерального округа Российской Федерации. На основе статистического анализа сделан вывод о сокращении числа санаторно-курортных организаций, мест в санаторно-курортных организациях, увеличении численности размещенных лиц и доходов. Проведен анализ базы природных лечебно-оздоровительных ресурсов, которые используются (могут быть использованы) в целях санаторно-курортного лечения. Определены ранг и количество месторождений бальнеологических ресурсов в разрезе субъектов. Проведена оценка качества обслуживания на основе отзывов с официальных сайтов учреждений по следующим критериям: месторасположение, территория, инфраструктура, лечение, размещение, питание, сервис, цены. Выявлены основные проблемы санаторно-курортного комплекса: транспортная доступность, материально-техническая база, квалификация персонала, питание, досуговая деятельность, качество и реклама услуг.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: санаторно-курортный комплекс, санаторно-курортные организации, качество услуг, проблемы развития
Sanatorium and resort complex of the Far Eastern federal district: current state and development problems
SurzhikovV.I. 1, Ladnova V.I. 1
1 Vladivostok State University of Economics and Service, Russia
Введение
Приоритетом государственной политики в области обеспечения социально-экономического развития Российской Федерации является достижение демографических показателей, а именно: снижение показателей заболеваемости, смертности, увеличение продолжительности жизни и трудоспособного возраста населения.
Для этого требуется развитие санаторно-курортного комплекса страны, который определяется как совокупность курортов и лечебно-оздоровительных местностей, организаций, оказывающих услуги санаторно-курортного лечения, оздоровления, реабилитации и профилактики заболеваний, а также научных и образовательных организаций
этой сферы [1]. Услуги санаторно-курортного лечения активизируют защитные реакции организма, восстанавливают его нарушенные функции, уменьшают число обострений, замедляют развитие болезней.
Исследованию санаторно-курортного комплекса посвящены работы ряда отечественных ученых: на уровне страны [2] (Vetitnev, Orgina, 2011), отдельных субъектов - Пермский край [3] (Oborin, Vladimirsky, Kayachev, 2016), Тюменская область [4] (Tretyakova, Sozonova, 2014), Республика Татарстан [5] (Knni, Radchenko, Urazmanov, Balabanova, 2020), Удмуртская Республика [6] (Oborin, 2017), отдельного санаторно-курортного учреждения [7] (Romanyukha, Tsepilov, 2016), отдельных аспектов оценки рекреационного и инвестиционного потенциала [8] (Reutova, 2011), процесса управления [9] (Oborin, 2020).
Однако состояние санаторно-курортного комплекса Дальневосточного федерального округа (ДФО) изучено крайне слабо, что определяет актуальность исследования.
Целью статьи является анализ современного состояния и проблем развития санаторно-курортного комплекса Дальневосточного федерального округа России для выработки предложений его развития.
Авторская гипотеза заключается в том, что современный уровень развития санаторно-курортного комплекса ДФО связан с рядом лимитирующих факторов, требующих идентификации.
abstract:_
The results of a study of the sanatorium and resort complex development problems in the Far Eastern federal district of the Russian Federation are presented. Based on statistical analysis, it is concluded that the number of health resort organizations and places in health resort organizations is decreased. At the same the number of persons placed and income is increased. The analysis of the base of natural health-improving resources that are used for the purposes of Spa treatment is carried out. The rank and number of deposits of balneological resources in the context of subjects are determined. The quality of service was evaluated based on reviews from official websites of institutions. The following evaluation criteria were used: location, territory, infrastructure, treatment, accommodation, food, service, prices. The main problems of the Spa complex are identified. They are as follows: transport accessibility material and technical base, staff qualification, nutrition, leisure activities, quality and advertising of services.
keywords: health resort complex, health resort organizations, quality of services, development problems
JEL Classification: L83, I19, Z39 Received: 20.11.2020 / Published: 25.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Surzhikov V.I. (Viktor.Surzhikov0vvsu.ru)
citation:_
Surzhikov V.I., Ladnova V.I. (2020) Sanatorno-kurortnyy kompleks Dalnevostochnogo federalnogo ok-ruga: sovremennoe sostoyanie i problemy razvitiya [Sanatorium and resort complex of the Far Eastern federal district: current state and development problems]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 3349-3358. doi: 10.18334/epp.10.12.111260
Методы исследования. В статье использованы методы статистического и сравнительного анализа, контент-анализ, а также картографический метод.
Научная новизна статьи состоит в выделении проблемных моментов функционирования санаторно-курортного комплекса и обосновании необходимости его трансформации.
Результаты исследования и их обсуждение
Среди восьми федеральных округов России Дальневосточный занимает последнее место по ряду основных показателей, характеризующих деятельность санаторно-курортного комплекса: число санаторно-курортных учреждений - 5,2%; число мест в них - 3,6%; численность размещенных лиц - 3,2%; доходы санаторно-курортных учреждений - 3%.
Анализ состояния санаторно-курортного комплекса ДФО за последние 5 лет свидетельствует о сокращении числа санаторно-курортных организаций (СКО) на 11,4% со 105 в 2015 г. до 93 в 2019 г. (табл. 1).
Таблица 1
Число санаторно-курортных организаций ДФО в 2015-2019 гг., ед.
Название субъекта 2015 2016 2017 2018 2019 Темп прироста 2015/2019,%
Амурская область 7 8 8 8 8 14,3
Еврейская автономная область 5 5 5 5 5 0
Забайкальский край 11 11 10 9 9 -18,1
Камчатский край 2 2 3 3 3 50,0
Магаданская область 6 6 6 6 6 0
Приморский край 17 17 18 14 14 -17,6
Республика Бурятия 19 14 14 10 12 -36,8
Республика Саха (Якутия) 25 23 21 18 18 -28,0
Сахалинская область 6 6 5 5 5 -16,6
Хабаровский край 7 10 13 11 12 71,4
Чукотский автономный округ н/д н/д 1 1 1 0
ДФО 105 102 104 90 93 -11,4
Источник: составлено автором по [10].
об авторах:_
Суржиков Виктор Иванович, старший преподаватель кафедры туризма и экологии (ViktorSurzhikov0vvsu.ru) Ладнова Валерия Игоревна, магистрант 2 курса кафедры туризма и экологии (deth960mai1.ru)
цитировать статью:_
Суржиков В.И., Ладнова В.И. Санаторно-курортный комплекс Дальневосточного федерального округа: современное состояние и проблемы развития // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. -Том 10. - № 12. - С. 3349-3358. doi: 10.18334/ерр.10.12.111260
По состоянию на 2019 год лидерами по количеству санаторно-курортных организаций являются Республика Саха (Якутия), Приморский край, Хабаровский край, а также Республика Бурятия. Минимальным количеством СКО располагают Камчатский край и Чукотский автономный округ.
Сокращение санаторно-курортных организаций привело к уменьшению числа мест. За период с 2015 по 2019 г. число место сократилось на 5,5%. При этом в Хабаровском крае наблюдается обратная ситуация: увеличение на 108,8% (табл. 2).
Таблица 2
Число мест в санаторно-курортных организациях ДФО в 2015-2019 гг., ед.
Название субъекта 2015 2016 2017 2018 2019 Темп прироста 2015/2019,%
Амурская область 1 052 1 081 1 108 1 118 1 114 5,9
Еврейская АО 525 504 510 510 501 -4,6
Забайкальский край 1 660 1 438 1 299 1 133 1 133 -31,7
Камчатский край 482 317 413 413 413 -14,3
Магаданская область 759 763 755 755 755 -0,5
Приморский край 5 833 5 407 5 057 4 093 5 554 -4,8
Республика Бурятия 2 443 2 034 1 528 1 461 1 889 -22,7
Республика Саха (Якутия) 1 999 1 711 1 578 1 475 1 487 -25,6
Сахалинская область 988 883 872 797 797 -19,3
Хабаровский край 1 063 1 381 2 223 1 960 2 220 108,8
Чукотский АО н/д н/д 16 16 16 0
ДФО 16 804 15 519 15 359 13 731 15 879 -5,5
Источник: составлено автором по [11].
Таблица 3
Численность размещенных лиц в санаторно-курортных организациях ДФО, чел.
Название субъекта 2015 2016 2017 2018 2019 Темп прироста 2015/2019,%
Амурская область 15 836 15 945 16 602 16 167 16 227 2,5
Еврейская АО 7 118 7 546 7 205 7 838 8 278 16,3
Забайкальский край 17 271 15 551 15 534 15 182 15 837 -8,3
Камчатский край 4 076 4 290 9 713 10 249 10 881 167
Магаданская область 13 258 12 773 11 100 14 565 12 851 -3,1
Приморский край 70 924 61 274 55 310 49 339 67 996 -4,1
Республика Бурятия 26 214 31 206 30 257 25 601 29 050 10,8
Республика Саха (Якутия) 19 715 18 714 17 698 16 661 13 689 -30,6
Сахалинская область 9 867 10 187 10 764 11 173 11 628 17,8
Хабаровский край 15 541 18 437 29 763 25 140 29 599 90,5
Чукотский АО н/д н/д 153 211 180 -
ДФО 199 820 195 923 204 252 192 337 216 396 8,3
Таблица 4
Месторождения бальнеологических ресурсов ДФО
Название субъекта Месторождения минеральных вод Месторождения лечебных грязей
к с М п к с М п
Амурская область 0 1 8 0 0 0 1 0
Еврейская АО 0 0 2 3 0 0 0 0
Забайкальский край 0 0 19 0 0 0 1 0
Камчатский край 5 3 3 49 0 0 1 0
Магаданская область 1 1 1 0 0 0 0 2
Приморский край 0 3 8 0 2 0 0 0
Республика Бурятия 0 4 1 0 0 1 2 0
Республика Саха (Якутия) 0 0 3 2 0 5 0 0
Сахалинская область 4 5 4 6 0 4 0 0
Хабаровский край 0 0 6 30 0 0 1 2
Чукотский АО 0 0 3 43 0 0 0 0
ДФО 10 17 58 133 2 10 6 4
Примечание: К - крупное, С - среднее, М - малое, П - проявление.
Источник: составлено автором по [13].
Популярность санаторно-курортного лечения ежегодно растет. Это подтверждается увеличением численности размещенных лиц в санаторно-курортных учреждениях ДФО. За исследуемый период значение показателя выросло на 8,3% и составило в 2019 г. 216 396 человек. Максимальное увеличение зафиксировано в Камчатском и Хабаровском краях (табл. 3).
Привлекательность санаторно-курортных организаций ДФО обусловлена, во-первых, уникальной базой бальнеологических ресурсов. Анализ данных Научно-исследовательского геологического института им. А.П. Карпинского показывает, что в ДФО расположено 10 крупных, 17 средних, 58 малых месторождений, 133 проявления минеральных вод и 2 крупных, 10 средних, 6 малых месторождений, 4 проявления лечебных грязей (рис. 1). Гидроминеральная база представлена месторождениями углекислых, азотных, сероводородных, радоновых, термальных и питьевых вод, а также иловых, сапропелевых и торфяных пелоидов. При этом множество месторождений бальнеологических ресурсов не эксплуатируются, законсервированы, находятся в государственном резерве или нераспределенном фонде. По запасам лечебных минеральных вод лидирует Камчатский край и Сахалинская область, по запасам пелоидов -Приморский край (табл. 4).
Во-вторых, санаторно-курортные организации являются полипрофильными. В них осуществляется лечение и профилактика широкого спектра заболеваний.
Аттрактивность и, как следствие, рост численности размещенных лиц в санаторно-курортных организациях привели к росту доходов последних. Доходы от санаторно-
Рисунок 1. Месторождения бальнеологических ресурсов ДФО Источник: составлено автором по [13].
курортных услуг увеличились на 47,7% и составили в 2019 г. 4 646 005 тыс. рублей. Лидерами в ДФО по этому показателю стали Приморский край, Сахалинская область, Амурская область, Республика Бурятия, Хабаровский край. Доходы Приморского края с 2015 года увеличились на 102,9% и составили половину доходов всех санаторно-курортных организаций ДФО (табл. 5).
Таблица 5
Доходы санаторно-курортных организаций ДФО от предоставляемых услуг без НДС, акцизов и аналогичных платежей, тыс. руб.
Название субъекта 2015 2016 2017 2018 2019 Темп прироста 2015/2019,%
Амурская об- 367 049,8 352 062,5 351 528,6 380 101,3 394 035 7,4
ласть
Еврейская АО 181 569,4 215 303,4 198 481,2 193 506,3 198 842,9 9,5
Забайкальский 203 518,3 143 423,5 218 351 200 135,7 147 789,8 -27,4
край
Камчатский край 48 730,2 87 461 87 454,4 95 981 105 359,9 116,2
Магаданская область 125 431 118 085,8 116 952,7 119 972,4 139 363,8 11,1
Приморский 1 094 676,1 1 101 554,8 981 092,7 914 590 2 220 800,1 102,9
край
Республика Бурятия 479 356,3 450 131,6 401 552,6 358 589,5 372 649,5 -22,3
Республика Саха (Якутия) 90 162,2 201 603,4 234 918,6 235 376,2 245 720 172,5
Сахалинская область 267 354,8 312 379,5 394 836,6 369 065,7 456 544,6 70,7
Хабаровский 287 653,1 325 846 438 738,9 348 530,2 360 693,8 25,4
край
Чукотский АО н/д н/д 15 375,8 11 262,5 4 205,7 -
ДФО 3 145 501,2 3 307 851,5 3 439 283,1 3 227 110,8 4 646 005,1 47,7
Источник: составлено автором по [14].
Кроме статистического анализа авторами был проведен анализ качества обслуживания в санаторно-курортных организациях с использованием отзывов, оставленных посетителями на официальных сайтах. В качестве анализируемой информации взяты отзывы посетителей за период 2019-2020 гг. для исключения неактуальной информации. В анализе участвовали все 93 санаторно-курортных организации Дальневосточного федерального округа по следующим критериям: месторасположение, территория, инфраструктура, лечение, размещение, питание, сервис, цены.
Результаты оценки показали, что наивысший балл получили Сахалинская область и Чукотский автономный округ (5 баллов). Чуть хуже результат у Камчатского края (4,3), Республики Саха (Якутия) (4,1), Забайкальского и Хабаровского краев (4), Еврейской автономной области (4). Самый низкий результат продемонстрировали Республика Бурятия (3,7), Приморский край (3,7), Магаданская (3,6) и Амурская (3,3) области. Общая оценка СКО по Дальнему Востоку составила 4 балла.
Анализ отзывов потребителей санаторно-курортных услуг санаторно-курортных организаций ДФО показывает их основные недостатки. Чаще всего были отмечены
необходимость обновления и ремонта учреждений санаторно-курортного комплекса, отсутствие инфраструктуры, несоответствующая ценовая политика, низкий уровень компетенции персонала.
Заключение
Для дальнейшего развития комплекса требуется решение ряда проблем.
• Транспортная доступность. Необходимо организовать шаттлы от санаторно-курортных организаций до ближайшей остановки общественного транспорта.
• Материально-техническая база СКО. Наблюдается высокий износ материально-технической базы. Требуется реновация жилых, лечебных корпусов и самой территории санаторно-курортных организаций, в том числе с учетом размещения граждан с ограниченными возможностями здоровья.
Для этого рекомендуется вовлечение санаторно-курортных организаций в коммерческий оборот на основе соглашений о концессии и государственно-частном партнерстве.
• Персонал. Фиксируется недостаточный уровень квалификации медицинского и обслуживающего персонала, участвующего в организации санаторно-курортных услуг. Требуется повышение квалификации.
• Питание. Необходимо разработать оптимальное меню помимо существующих диетических столов.
• Досуговая деятельность. Нужно оборудовать учреждения необходимым для организации досуга отдыхающих и разработать план досуговых мероприятий. Разработать и включить в план привлекательную экскурсионную программу.
• Качество услуг. Следует разработать анкету, провести социологический опрос об услугах санаторно-курортного комплекса. Провести их оценку. Разработать стандарты обслуживания.
• Реклама. Чрезвычайно важным является разработка стратегии продвижения услуг санаторно-курортного комплекса. Создание информационного портала о санаторно-курортных организация и их услугах. Размещение информации на национальном и региональных туристско-информационных порталах. Организация участия СКО в международных, национальных и региональных туристских мероприятиях (выставки, ярмарки).
• Ресурсная база. Требуется оценка экологического состояния ресурсной базы, в особенности активно эксплуатируемых месторождений.
Решение изложенных выше проблем будет способствовать повышению конкурентоспособности санаторно-курортного комплекса Дальневосточного федерального округа, развитию лечебно-оздоровительного туризма, привлечению как отечественных, так и иностранных туристов.
ИСТОЧНИКИ:
1. Стратегия развития санаторно-курортного комплекса Российской Федерации. Правительство России: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: http:// static.government.ru (дата обращения: 27.09.2020).
2. Ветитнев А.М., Оргина Е.В. О современном состоянии и тенденциях развития санаторно-курортного комплекса // Вестник Национальной академии туризма. - 2011. -№ 2(18). - с. 51-53.
3. Оборин М.С., Владимирский Е.В., Каячев А.П. Оценка перспективы развития санаторно-курортного лечения и отдыха в Пермском крае // Вестник Тихоокеанского государственного университета. - 2016. - № 4(43). - с. 143-152.
4. Третьякова О.В., Созонова Е.Ю. Санаторно-курортный комплекс в развитии туризма в Тюменской области // Вестник Тюменского государственного университета. Экология и природопользование. - 2014. - № 4. - с. 115-120.
5. Кнни Ю.А., Радченко О.Р., Уразманов А.Р., Балабанова Л.А. Современное состояние и развитие санаторно-курортного потенциала Республики Татарстан // Казанский медицинский журнал. - 2020. - № 4. - с. 561-569. - doi: 10.17816/KMJ2020-561.
6. Оборин М.С. Устойчивое развитие курортно-рекреационного комплекса как фактор роста экономики региона // Вестник Удмуртского университета.Серия Экономика и право. - 2017. - № 4. - с. 34-45.
7. Романюха В.И., Цепилов В.А. Результаты работы военного санатория «Шмаковский» в современных условиях // Вестник общественного здоровья и здравоохранения Дальнего Востока России. - 2016. - № 1(22). - с. 6.
8. Реутова Ю.Н. Теоретические аспекты оценки рекреационного и инвестиционного потенциалов санаторно-курортного комплекса // Terra Eranomkus. - 2011. -№ 1-2. - с. 77-82.
9. Оборин М.С. Санаторно-курортная деятельность как объект управления в современных условиях // БосЫ Journal of Есопоту. - 2020. - № 1. - с. 4-12.
10. Число санаторно-курортных организаций. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). [Электронный ресурс]. URL: https://fedstat. ru/indk:ator/42106 (дата обращения: 15.09.2020).
11. Число мест в санаторно-курортных организациях. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). [Электронный ресурс]. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/42104 (дата обращения: 19.09.2020).
12. Число мест в санаторно-курортных организациях. Единая межведомственная информационно-статистическая система. [Электронный ресурс]. URL: https://www. fedstat.ru/indk:ator/42102 (дата обращения: 20.09.2020).
13. ГИС-Пакеты оперативной геологической информации «Недра России». Всероссийский научно-исследовательский геологический институт им. А.П. Карпинского. [Электронный ресурс]. URL: https://vsegei.ru/ru/info/atlaspacket (дата обращения: 10.08.2020).
14. Доходы санаторно-курортных организаций от предоставляемых услуг без НДС, акцизов и аналогичных платежей. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). [Электронный ресурс]. URL: https://fedstat.ru/ indicator/42101 (дата обращения: 20.09.2020).
REFERENCES:
Knni Yu.A., Radchenko O.R., Urazmanov A.R., Balabanova L.A. (2020). Sovremennoe sostoyanie i razvitie sanatorno-kurortnogopotentsiala Respubliki Tatarstan [Current state and development of the sanatoriums-health resorts potential of the Republic of Tatarstan]. Kazanskiy meditsinskiy zhurnal. 101 (4). 561-569. (in Russian). doi: 10.17816/KMJ2020-561. Oborin M.S. (2017). Ustoychivoe razvitie kurortno-rekreatsionnogo kompleksa kak faktor rosta ekonomiki regiona [Sustainable development of a resort-recreational complex as a factor of growth of regional economy]. Vestnik Udmurtskogo universiteta. Seriya Ekonomika i pravo. 27 (4). 34-45. (in Russian). Oborin M.S. (2020). Sanatorno-kurortnaya deyatelnost kak obekt upravleniya v sovre-mennyh usloviyakh [Sanatorium-resort activity as an object of management in modern conditions]. Sochi Journal of Economy. 14 (1). 4-12. (in Russian). Oborin M.S., Vladimirskiy E.V., Kayachev A.P. (2016). Otsenka perspektivy razvitiya sanatorno-kurortnogo lecheniya i otdyha v Permskom krae [Determination of population needs in health resort treatment and recreation]. Bulletin of the Pacific State University. (4(43)). 143-152. (in Russian). Reutova Yu.N. (2011). Teoreticheskie aspekty otsenki rekreatsionnogo i investitsion-nogo potentsialov sanatorno-kurortnogo kompleksa [Estimation of recreational and investment potentials of a sanatorium complex of krasnodar territory: teoretiko-methodological aspects]. Terra Economicus. 9 (1-2). 77-82. (in Russian). Romanyukha V.I., Tsepilov V.A. (2016). Rezultaty raboty voennogo sanatoriya «Shmakovskiy» v sovremennyh usloviyakh [Results of the work of the military sanatorium "Shmakovsky" in modern conditions]. Vestnik obschestvennogo zdorovya i zdravookhraneniya Dalnego Vostoka Rossii. (1(22)). 6. (in Russian). Tretiakova O.V., Sozonova E.Yu. (2014). Sanatorno-kurortnyy kompleks v razvitii tur-izma v Tyumenskoy oblasti [Health resort complex in the development of tourism in Tyumen region]. Vestnik Tyumenskogogosudarstvennogo universiteta. Ekologiya i prirodopolzovanie. (4). 115-120. (in Russian). Vetitnev A.M., Orgina E.V. (2011). O sovremennom sostoyanii i tendentsiyakh razvitiya sanatorno-kurortnogo kompleksa [Today's sanatorium-and-spa complex state and development trends]. Vestnik of National Tourism Academy. (2(18)). 51-53. (in Russian).
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х
>
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Первое
экономическое издательство
Государственное управление развитием туризма в Казахстане: кластерный подход
Денисов И.В.1, Петренко Е.С.2, Дарибекова Н.С.3, Шабалтина Л.В.2
1 Московский городской университет управления Правительства Москвы, Москва, Россия
2 Российский экономический университет им. Г В. Плеханова, Москва, Россия
3 ЧУ «Академия «Во^Ьад», Караганда, Казахстан
Исследование проблем и перспектив развития казахстанского туризма, описанное в данной статье, проводилось по методологии форсайт с применением метода экспертных оценок Дельфи. Опрос проводился по заказу правительства Казахстана по разработке Атласа новых профессий и определению будущих компетенций. Анализ проблем предшествующего развития продемонстрировал недостаточность исключительно государственных усилий по развитию туристической отрасли. Опрос экспертов показал, что туристы потребляют недостаточно услуг на территории республики и не реализуют спрос на сопутствующие продукты и услуги, поэтому необходим переход к современным концепциям туризма на основе экономики впечатлений и активного вовлечения местного сообщества в развитие туристического потенциала территории. Казахстанским туристическим организациям нужны местные программы для проверки возможности формирования региональных и местных кластеров, а также для будущей оценки усилий членов кластера.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: менеджмент, управление, стратегия, туризм, Казахстан, кластерный подход, экономика впечатлений
Government control over the tourism development in Kazakhstan: cluster concept
DenisovI.V.1, Petrenko E.S.2, Daribekova N.S.3, Shabaltina L.V.2
1 Moscow City University of Management of the Government of Moscow, Russia
2 Plekhanov Russian University of Economics, Russia
3 Bolashaq Academy, Kazakhstan
Введение
Исследуемое когнитивное усиление системы принятия и поддержки решений заключается в разработке интеллектуальных систем поддержки решений, которые могут работать с большими данными, генерируемыми промышленной системой предприятия, множеством факторов внешней и внутренней среды на основе интеграции фреймового представления о будущих возможных угрозах возникновения проблемных ситуаций и путях их разрешения.
аннотация:
Порядок проведения настоящего исследования включает следующие этапы:
• определение обстоятельств применения методов исследования и их обоснование;
• исследование превалирующих факторов развития предприятия и построение когнитивной карты;
• описание параметров основных факторов когнитивной карты ПАО «Акрон». Проведение анализа фреймового представления потоков;
• формирование матрицы рисков и угроз с целью выявления превалирующих проблемных ситуаций;
• апробация. Определение параметров лингвистических параметров для совместного когнитивного картирования, базисных факторов, фреймов потоков, определение и ранжирование вектора целей, формирование матрицы результатов анализа целей;
• подведение итогов.
Определение обстоятельств применения методов исследования и их обоснование
Методология исследования включает методы экономического анализа, экономико-математического моделирования, семантического анализа, логических рассуждений,
abstract:_
The research of Kazakhstan tourism problems and prospects was carried out according to the foresight methodology based on the Delphi expert assessment method. The survey was carried out by order of the Government of Kazakhstan to develop an atlas of new professions and identify future competencies. The analysis of the previous problems showed the insufficiency of exclusively state efforts to develop the tourism industry. A survey of experts showed that tourists do not consume enough services on the territory of the Republic and do not implement the demand for products and services. Thus, the transition to modern concepts of tourism based on the economy of impressions and active involvement of the local community in the development of the tourist potential of the territory is extremely important. Kazakhstan tourism organizations are in need of local programs to test the possibility of regional and local clusters development, as well as to evaluate the cluster members efforts in future.
keywords: management, strategy tourism, Kazakhstan, cluster concept, experience economy JEL Classification: L83, Z31, Z32, M38 Received: 01.12.2020 / Published: 25.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Denisov I.V. (denisov.id0gmail.com)
citation:_
Denisov I.V., Petrenko E.S., Daribekova N.S., Shabaltina L.V. (2020) Gosudarstvennoe upravlenie raz-vitiem turizma v Kazakhstane: klasternyy podkhod [Government control over the tourism development in Kazakhstan: cluster concept]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 3359-3374. doi: 10.18334/epp.10.12.111384
статистического анализа данных, теории систем и системного анализа, теории менеджмента, теории ситуационного и адаптивного управления. В методологию исследования включены также современные подходы логико-семантического анализа, совместного когнитивного картирования, теории адаптивного управления промышленными предприятиями для когнитивного усиления процедуры поддержки управленческих решений в операционной, инвестиционной и финансовой деятельности.
В работе О. М. Шаталовой отмечена важность комплексного охвата «множества факторов эффективности инновационных процессов на основе интеграции детерминированных, стохастических, ментальных знаний о системе с использованием интеллектуальных методов обработки данных и построении на этой основе адекватных моделей, обеспечивающих поддержку (когнитивное усиление) принятия управленческих решений по критерию эффективности» [1] (Ре^епкв, ВаыЫоуа, Шагкйоуа, БкаЪаШпа, 2019).
Локализуемые спорадические детерминантные эффекты в системе управления предприятием состоят в повышении качества принятия управленческих решений, а также приносят экономию не только бюджетных средств предприятия, но и его человеческих ресурсов, однако данные эффекты имеют прямой и косвенный характер, приносящий ценность и полезность в ближайшем и отдаленном будущем и на разных ярусах управления за счет преодоления искажения информации при принятии решений. Такая постановка задачи требует применения логико-семантического моделирования, когнитивного картирования.
Логико-семантическое моделирование базируется на включенности математического нечетко-множественного моделирования в стратегический, экономический, инвестиционный анализ и служит средством подтверждения «представления объективных свидетельств» [2] (Во$аНеу, итагЪаеуа, ЛЫзкоуа, и1ет1$оуа, 2017) о выполнении требований.
об авторах:_
Денисов Игорь Владимирович, доктор экономических наук, профессор кафедры государственного управления и кадровой политики МГУУ Правительства Москвы (denisov.id0gmai1.com) Петренко Елена Степановна, доктор экономических наук, профессор кафедры теории управления и технологий бизнеса Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова (petrenko_ye1ena0bk.ru) Дарибекова Назгуль Сагатбековна, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов ЧУ «Академия «Во^Иад», Караганда, Казахстан (nazgu1dariko0mai1.ru)
Шабалтина Лариса Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры теории управления и технологий бизнеса Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова (Shaba1tina.LV@ mai1.ru)
цитировать статью:_
Денисов И.В., Петренко Е.С., Дарибекова Н.С., Шабалтина Л.В. Государственное управление развитием туризма в Казахстане: кластерный подход // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. -Том 10. - № 12. - С. 3359-3374. doi: 10.18334^.10.12.111384
Фреймовое представление знаний в контексте исследования - это основанные на положениях теории фреймов [3] (Kuznetsova, Kosmin, Kuzmenko, Kuznetso, Kuznetsova, Samokhvalova, 2019) и развитые в научных трудах Б. Л. Кукора [4] (Enright, Newton, 2005) структуры единицы знаний, формируемые для антиципации и разрешения проблемных ситуаций для построения логико-лингвистической модели в виде сетевого графа.
Основная цель когнитивного картирования состоит в определении превалирующих факторов развития предприятия - рисков и угроз возникновения проблемных ситуаций среди прочих рисков; иными словами, выделяются базисные факторы, влияющие на деятельность предприятия по различным направлениям, а также устанавливаются их взаимовлияния, которые могут приводить к расхождениям между потребностями и возможностями предприятия, что впоследствии приводит к рискам и угрозам возникновения проблемных ситуаций и снижению потенциала развития компании. Кроме того, следствием выделения наиболее опасных проблемных ситуаций является формирование долгосрочной стратегии, долгосрочного планирования деятельности предприятия, что позволяет диверсифицировать и антиципировать возможные риски и угрозы, обеспечивая тем самым в перспективе достижение планового уровня ресурсного потенциала и потенциала развития предприятия.
Апробация применения данных методов в информационной системе предприятия обусловлена необходимостью распознавания признаков информации о материальных и нематериальных факторах деятельности современного предприятия, формализации речемыслительной деятельности лиц, принимающих решения, в целях проработки альтернативных сетевых графиков разрешения проблемных ситуаций. При этом важным обстоятельством для реализации результата данного исследования является уровень зрелости промышленной системы предприятия и глубина его финансовой системы, которая служит одним из каналов формирования данных, одновременно являясь и источником, и результатом управленческих решений.
Анализ превалирующих факторов развития предприятия и построение когнитивной карты
Первым этапом когнитивного картирования является выделение управляющих факторов по причинно-следственным отношениям, очень важно также отметить, что данные факторы могут быть как внешние, так и внутренние.
Когнитивная карта будет составляться для ПАО «Акрон» - это ведущий российский производитель сложных удобрений, большинство выручки получает в валюте, активно экспортирует свою продукцию по всему миру.
При выделении внешних и внутренних факторов целесообразно принять по внимание следующие аспекты деятельности компании:
1. Особенности производства (условия и обстоятельства):
• производство осуществляется путем переработки сырья (нефтехимических про-
изводных продуктов) в минеральные удобрения на основе химической обработки;
• высокая доля трат на сырье и энергию в себестоимости производства;
• раздельное калькулирование производственной себестоимости готовой продукции, реализуемой на экспорт и внутреннем рынке, не представляется возможным, так как ведется единый технологический процесс;
• территориально обособленные производства располагаются в Новгородской области - непосредственно вблизи источников сырья;
• наличие складов и складских хабов в центральной России для удобства транспортировки и распределения готовой продукции на внутреннюю и внешнюю реализацию.
2. Особенности реализации:
• рынки сбыта подвержены сезонным колебаниям спроса из-за основного применения продукции ПАО «Акрон» в агропромышленное™;
• ценообразование также подвержено колебаниям из-за меняющейся конъюнктуры па рынке удобрений, несмотря на контрактный характер цен на продукцию;
• высокий дисбаланс спроса на мировых рынка - более 50% мирового потребления минеральных удобрений приходится на Юго-Восточную Азию.
С учетом вышеизложенных особенностей! деятельности компании сформируем основн ые факторы при соотнесении их по типу «причина-следствие» и формируют когнитивную карту деятельности предприятия (рис. 1).
- Внешний фактор '_* 1 - Внутренний фактор
- Отрицателвное влияние
- Положительное влияние
Рисунок 1. Когнитивная карта деятельности ПАО «Акрон» Источник: составлено авторами.
В процессе совместного когнитивного картирования [5, 6, 7] (Ritchie, Crouch, Hudson, 2000; Buhalis, 2000; Porter, 1990) для составления когнитивной карты определяется направление влияния одного фактора на другой - управляющие воздействия (потоки), имеющие свои определенные направления целей и управленческие решения. Нарушение данных потоков имеет свою особенную природу происхождения - это нарушение соотношений «потребности-возможности», что, в свою очередь, и
Таблица 1
Параметры основных факторов когнитивной карты ПАО «Акрон» и анализа фреймового представления потоков
№ Потребность № Возможность
Параметры фактора «Потенциал развития»
1 Потребность в получении ресурсов для развития новых технологий и направлений деятельности компании 1 Возможность получения ресурсов для развития новых технологий и направлений деятельности компании
2 Потребность в увеличении прибыли от реализации продукции 2 Возможность увеличения прибыли от реализации продукции
3 Потребность роста ресурсной базы 3 Возможность роста ресурсной базы
4 Потребность роста интеллектуального капитала 4 Возможность роста интеллектуального капитала
5 Потребность поддержания инвестиционной привлекательности компании 5 Возможность поддержания инвестиционной привлекательности компании
6 Потребность в разработке программы бережливого производства и различных эко-технологий 6 Возможность разработки программы бережливого производства и различных эко-технологий
Параметры фактора «Инвестиционная активность»
1 Потребность в инвестировании в развитие новейших технологий на искусственном интеллекте 1 Возможность инвестирования в развитие новейших технологий на искусственном интеллекте
2 Потребность в инвестировании в экологизацию производственного цикла 2 Возможность инвестирования в экологизацию производственного цикла
3 Потребность в инвестировании в развитие интеллектуального капитала компании 3 Возможность инвестирования в развитие интеллектуального капитала компании
4 Потребность в инвестировании в развитие мощностей и ресурсной базы 4 Возможность инвестирования в развитие мощностей и ресурсной базы
Параметры фактора «Ресурсный потенциал»
1 Потребность в обслуживании производственных мощностей 1 Возможность обслуживания производственных мощностей
2 Потребность в расширении производственных мощностей 2 Возможность расширения производственных мощностей
3 Потребность в расширение сырьевого цикла 3 Возможность расширения сырьевого цикла
экономика, предпринимательство и право № 122020 (Декабрь)
3365
приводит к рискам и угрозам возникновения проблемных ситуаций [S, 9, 10] (Porter et al., 1998; Torre, Rallet, 200S; Cooke, 2001). Более глубокое исследование соотношений «потребности-возможности» каждого фактора позволяет выявить и антиципировать возможный дефицит или, напротив, потенциал потока ресурсов между факторами [11, 12] (Jackson, Murphy, 2002; Kováts, 2000), то есть важно понимать, что между факторами происходят взаимодействия в виде взаимовлияний параметров, характеризующих одни факторы, на параметры других факторов.
Риск угрозы возникновения проблемной ситуации выявляется на основе логико-лингвистического и экономико-математического анализа эмпирической и теоретической карты (фрагмента дискретно-ситуационной сети) с учетом аналитики эмпирического состояния того или иного фактора [13, 14] - анализ соответствия его потребностей возможностям, в случае, если два данных индикатора не совпадают по ресурсным потокам, то и возникает проблемная ситуация.
В таблице 1 представлены параметры в виде потребностей и возможностей по основным факторам когнитивной карты ПАО «Акрон».
На основе выделенных потребностей и возможностей составляется матрица рисков и угроз [15] с целью выявления превалирующих проблемных ситуаций (табл.2):
Впоследствии составляется карта рисков (матрица рисков), на которой видны превалирующие риски (рис. 2):
Как видно из рисунка превалирующими рисками для ПАО «Акрон» являются инфляционные риски, чрезмерный налоговый контроль, высокие транзакционные издержки.
Следующим этапом совместного когнитивного картирования является выделение и описание взаимодействий базисных факторов. С этой целью применяется параметр «Тенденция», который имеет характер нечеткой логики определения ее степени, в соответствии с которой придается этому параметру и числовое значение, находящееся в интервале от - 1 до +1 (табл. 3).
При помощи лингвистических параметров (табл. 2) возможно нивелировать возможные проблемные ситуации и сформировать долгосрочную стратегию развития предприятия и осуществить процесс планирования [17, 1S, 19] (Rispoli, Tamma, 2016; Yakovchuk, 2019).
С этой целью согласно теории адаптивного управления Б. Л. Кукора составляются фреймы [4]. Которые в дальнейшем используются в системе планирования для разрешения стратегических проблемных ситуаций. Ниже приведем несколько примеров фреймов для ПАО «Акрон» (табл. 4, S, 6, 7), формализованных на основе когнитивной карты.
Далее определим в таблице S фрейм потока из «Валютные риски» в «Финансовые результаты» на основе когнитивной карты по рисунку 1.
Таблица 2
Матрица рисков ПАО «Акрон»
№ Наименование Тип риска Текущее значение вероятности,0/) Текущее значение ущерба,/ активов
1 Колебания на фондовом рынке Риски, связанные с турбулентностью экономической активности 70 90
2 Неразвитость финансового рынка Тоже 60 90
3 Волатильность валюты Тоже 80 75
5 Высокая конкуренция Тоже 30 60
6 Влияние санкций на доступность иностранных инвестиций Тоже 80 60
7 Высокие транзакционные издержки Тоже 60 100
8 Падение фондового рынка Тоже 70 65
9 Нехватка свободного капитала Тоже 95 100
10 Нестабильность мировой экономики Тоже 90 80
11 Мировой экономический кризис Тоже 90 100
12 Инфляционный риск Тоже 80 100
13 Риск ликвидности Тоже 90 65
14 Размытое налоговое законодательство Риски, связанные с налогообложением 65 100
15 Чрезмерный налоговый контроль Тоже 60 20
16 Налоговая диверсификация Тоже 80 35
17 Высокий налоговый барьер Тоже 50 40
18 Сложность получения налоговых льгот... Тоже 70. 20.
32 Национализация предприятий Риски государственного регулирования 60 15
Источник: составлено авторами.
Таблица 3
Параметры лингвистических значений [16]
Лингвистические значения переменной «тенденция» Лингвистические значения переменной, описывающей связи между базисными факторами Числовые значения переменной
Неудовлетворительный рост (снижение) Очень слабо усиливает (ослабляет) 0,1; 0,2 (-0,1; - 0,2)
Заниженный рост (снижение) Слабо усиливает (ослабляет) 0,3; 0,4 (-0,3 - 0,4)
Нейтральный рост (снижение) Умеренно усиливает (ослабляет) 0,5; 0,6 (-0,5 - 0,6)
Сильный рост (снижение) Сильно усиливает (ослабляет) 0,7; 0,8 (-0,7 - 0,8)
Усиленный рост (снижение) Очень сильно усиливает (ослабляет) 0,9; 1 (-0,9; - 1)
Ущерб, % актинов
Рисуно к 2. Карта рисков ПАО «Акрон» Источник: составлено авторами.
Таблица 4
фрейм потока из «ресурсный потенциал» в «финансовые результаты»
Дескриптивная функция - целеполагание
Название
Максимизация потока из «Ресурсный потенциал» в «Финансовые результаты»
Дескриптивная функция - учет
Название Тип
Количество производственных мощностей компании Числовой
Объем финансирования Числовой
Стоимость сырья Числовой
Материально-техническая база Числовой
Объем инвестиций в основные фонды Числовой
Стоимость обслуживания производственных мощностей Числовой
Дескриптивная функция - прогноз
Название Пессимистический Оптимистический
Выручка Уменьшается Увеличивается
Дескриптивная функция - управляющее воздействие
Название Тип
Соблюдение выработанной программы по поддержке и расширению Качественный
Наращивание объемов производства Количественный
Дескриптивная функция - анализ
Если наращиваются объемы производства, то выручка увеличивается. Если объем финансирования увеличивается, то наращиваются основные фонды. Если увеличивается объем инвестиций в основные фонды, то наращивается объем производства
Таблица 5
фрейм потока из «Валютные риски» в «Финансовые результаты»
Дескриптивная функция - целеполагание
Название
Максимизация потока из потока «Валютные риски» в «Финансовые результаты»
Дескриптивная функция - учет
Название Тип
Экспортируемая продукция Числовой
Международные покупатели Числовой
Дескриптивная функция - прогноз
Название Пессимистический Оптимистический
Выручка в валюте Уменьшается Увеличивается
Дескриптивная функция - управляющее воздействие
Название Тип
Хеджирование рисков Качественный
Расширение географии присутствия компании Качественный
Дескриптивная функция - анализ
Если увеличивается число международных покупателей, то выручка в валюте увеличивается. Если увеличивается объем экспортируемой продукции, то выручка в валюте увеличивается. Если увеличивается число международных покупателей, происходит расширение географии присутствия. Если увеличивается объем экспортируемой продукции, то необходимо хеджировать большее количество валютных рисков
Источник: составлено авторами.
Таблица 6
Фрейм потока из «Налоговая политика» в «Финансовые результаты»
Дескриптивная функция - целеполагание
Название
Максимизация потока из «Налоговая политика» в «Финансовые результаты»
Дескриптивная функция - учет
Название Тип
Уплачиваемые налоги и страховые взносы в бюджетные фонды Числовой
Дескриптивная функция - прогноз
Название Пессимистический Оптимистический
Чистая прибыль Уменьшается Увеличивается
Дескриптивная функция - управляющее воздействие
Название Тип
Действие в нескольких налоговых резиденций (налоговая диверсификация). Количественный
Актуализация методов налоговой политики Качественный
Использование по возможности налоговых льгот Количественный
Дескриптивная функция - анализ
Если используется большее число налоговых льгот, то чистая прибыль увеличивается. Если компания применяет метод налоговой диверсификации, действуя в нескольких налоговых резиденциях, то чистая прибыль увеличивается. Если компания актуализирует методы налоговой политики, то чистая прибыль увеличивается
Далее определим в таблице 6 фрейм потока из «Налоговая политика» в «Финансовые результаты» на основе когнитивной карты по рисунку 1.
Далее определим в таблице 7 фрейм потока из «Потенциал развития» в «Финансовые результаты» на основе на основе когнитивной карты по рис.1:
Таблица 7
фрейм потока из «потенциал развития» в «финансовые результаты»
Дескриптивная функция - целеполагание
Название
Максимизация потока из потока из «Потенциал развития » в «Финансовые результаты»
Дескриптивная функция - учет
Название Тип
Количество приобретенных лицензий Числовой
Цифровизация внутренней системы предприятия Качественный
Расширение интеллектуального капитала компании Качественный
Дескриптивная функция - прогноз
Название Пессимистический Оптимистический
Выручка Уменьшается Увеличивается
Дескриптивная функция - управляющее воздействие
Название Тип
Контроль срока действия лицензий Количественный
Цифровизация компании Качественный
Инвестирование в интеллектуальный капитал Качественный
Дескриптивная функция - анализ
Если ведется контроль за сроком действия лицензий, то выручка увеличивается.
Если проводится программа цифровизации компании, то выручка увеличивается
Если компания инвестирует в интеллектуальный капитал, то выручка увеличивается
Источник: составлено авторами.
После формализации фреймов для системы поддержки решений и процесса планирования необходимо выделить базисные факторы, которые оказывают влияние на результативность предприятия (табл. 8).
Следующим шагом по методу когнитивного картирования является представление целевого состояния предприятия. В таблице 10 детализировано визуализируем развитие предприятия согласно его вектору целей.
Для этого необходимо каждому базисному фактору дать оценку динамики значения рангов с целью достижения стратегических целей предприятия (табл. 9), благодаря данным рангам лица, принимающие решения (ЛПР), могут более обоснованно или взвешенно делать какие-либо выводы по целям развития компании [21] (Dagman, 2019).
После составления и ранжирования вектора целей необходимо в виде матрицы транзитивного замыкания проверить полученные результаты анализа целей на непротиворечие друг другу [23].
Таблица 8
Базисные факторы когнитивной карты и управляющие векторы [20]
2001)
№ Факторы модели (целевые, Начальная Целевое Вектор управления***
управляющие) тенденция* значение** 1 2 3 4 5
1 Коэффициент оборачиваемости активов 0,5 0,8 0,2 0,2 - 0,2 -
2 Ликвидность 0,1 0,8 - - - - -
3 Рентабельность продаж 0,8 0,9 - - - - -
4 Мультипликатор капитала 0,5 0,9 0,2 0,2 0,2
5 Рентабельность инвестиций 0,8 0,9
6 Дивиденды 0,7 0,8
7 Инвестиционная привлекательность 0,5 0,9 0,2 0,2 0,4
8 Доля собственного капитала 0,3 0,4 - - - - -
9 Коэффициент О-Тобина 0,5 - 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2
10 Мультипликатор Р/Е 0,2 0,8 0,4 0,4 0,4
11 Качество рискозащищенной политики управления 0,2 0,5 0,2 0,2 0,2
12 Финансовый леверидж 0,1 - 0,4 0,4 0,4
13 Коэффициент покрытия 0,3 0,8 0,2 0,2 0,2
14 Коэффициент финансовой зависимости 0,2 0,1 - - - - -
15 Эффект финансового рычага 0,6 0,4 0,1 0,4 0,1
Источник: составлено авторами.
Таблица 9
ранжирование вектора целей [22] (Doloreux, Shearmur, 2009)
№ Наименование целевого фактора Оценка динамики фактора Важность Начальная тенденция целевое значение
3 Рентабельность продаж 1 3 0,8 0,9
7 Инвестиционная привлекательность 1 2 0,5 0,9
15 Эффект финансового рычага 1 5 0,6 0,4
14 Коэффициент финансовой зависимости 1 3 0,2 0,1
13 Коэффициент покрытия 1 2 0,3 0,8
8 Доля собственного капитала 1 5 0,3 0,4
11 Качество рискозащищенной политики управления 1 4 0,2 0,5
10 Мультипликатор Р/Е 1 3 0,2 0,8
Таблица 10
матрица результатов анализа целей
№ наименование целевого фактора 3 7 8 10 11 13 12 15
3 Рентабельность продаж
7 Инвестиционная привлекательность
15 Эффект финансового рычага
14 Коэффициент финансовой зависимости
13 Коэффициент покрытия
8 Доля собственного капитала
11 Качество рискозащищенной политики управления
10 Мультипликатор Р/Е
Источник: составлено автором.
Незаполненные графы свидетельствуют о том, что межфакторная связь отсутствует, соответственно, графы с кружочками говорят о согласованности факторов, что рассмотрено в таблице 9.
заключение
Уточнение архитектуры системы показателей материальных и нематериальных факторов на основе когнитивного картирования и фреймового представления знаний в условиях информационного общества обеспечивает финансовую устойчивость и стабильность системы управления предприятия в целом. Особенно важным в этом отношении является упорядоченный механизм для разработки требований к архитектуре указанной системы показателей, учитывающий широкий круг факторов, выражаемых количественно и качественно. Методической основой для этого служат средства когнитивного подхода в управлении и экономике - это совместное когнитивное картирование и фреймовое представление знаний о проблемной ситуации. Интеграция системы показателей материальных и нематериальных факторов в систему управления предприятием и процесс стратегического планирования возможна в следующем порядке:
1. Определение условий, ограничений и обстоятельств применения методов исследования для обоснования их применения с учетом уровня зрелости промышленной системы и готовности управляющей структуры.
2. Исследование превалирующих факторов развития предприятия, отраслевого рынка для построения когнитивной карты.
3. Формализация параметров основных факторов когнитивной карты.
4. Проведение анализа фреймового представления потоков по когнитивной карте.
5. Формирование матрицы рисков и угроз с целью выявления превалирующих проблемных ситуаций.
6. Определение лингвистических параметров для совместного когнитивного картирования, включая базисные факторы, тенденции и их оценка, определение и ранжирование вектора целей, формирование матрицы результатов анализа целей.
7. Подведение итогов посредством визуализации для последующего учета и дальнейшей корректировки в процессе планирования и в системе поддержки решений.
Таким образом, научным результатом является представленный порядок когнитивного усиления системы принятия решений на основе внедрения архитектуры системы показателей материальных и нематериальных факторов методом когнитивного картирования и фреймового представления знаний. На основе применения метода совместного когнитивного картирования и эмпирической модели систематизации финансовых показателей материальных и нематериальных факторов инновационного потенциала организации построена когнитивная карта деятельности вертикально-интегрированной холдинговой структуры реального сектора экономики. Практическим результатом является апробация механизма когнитивного усиления для ПАО «Акрон».
ИСТОЧНИКИ:
1. Петренко Е.С., Даулетова А.М., Мажитова С.К., Шабалтина Л.В. Анализ мер государственной поддержки по развитию туризма в Республике Казахстан // Экономические отношения, 2019. - № 4. - doi: 10.18334/eo.9.4.41427.
2. Досалиев У.К., Уразбаева Г.Ж., Абишова А.У., Утемисова Г.Т. Развитие индустрии гостеприимства как одного из приоритетных направлений развития туризма в Республике Казахстан // Экономика, 2017. - № 2. - doi: 10.18334/asia.1.2.38228.
3. Кузнецова О. П., Косьмин А.Д., Кузьменко А. А., Кузнецов В. В., Кузнецова С. В., Самохвалова О.М. Туризм как драйвер социально-экономического и социокультурного развития страны // Экономические отношения, 2019. - № 3. - doi: 10.18334/eo.9.3.40705.
4. Enright M.J., Newton J. Determinants of tourism destination competitiveness in Asia Pacific: Comprehensiveness and universality // Journal of Travel Research, 2005. - № 4
5. Ritchie J.R., Crouch G.I., Hudson S. Assessing the role of consumers in the measurement of destination competitiveness and sustainabelity // Tourism Analysis, 2000. - № 2-3.
6. Buhalis D. Marketing the competitive destination of the future // Tourism Management, 2000. - № 1.
7. Porter M.E. The competitive advantage of nations: with a new introduction. Academia. edu. [Электронный ресурс]. URL: https://www.academia.edu/975821/The_competitive_ advantage_of_nations_with_a_new_introduction.
8. Porter M.E. et al. Clusters and the new economics of competition // Harvard Business Review, 1998. - № 6.
9. Torre A., Rallet A. Proximity and localization // Regional Studies, 2005. - № 1.
10. Cooke P. Regional innovation systems, clusters, and the knowledge economy // Industrial and Corporate Change, 2001. - № 4. - doi: 10.1093/icc/10.4.945.
11. Jackson J., Murphy P. Tourism destinations as clusters: Analytical experiences from the New World // Tourism and Hospitality Research, 2002. - № 1. - doi: 10.1177/146735840200400104.
12. Kováts F. Foresight: A Tool for Pre-accession Countries to Face the Challenges of Globalization and Integration. - Vienna: UNIDO, 2000.
13. Атлас новых профессий и компетенций Казхастана. Туризм. Enbek.kz. [Электронный ресурс]. URL: https://www.enbek.kz/atlas/journals (дата обращения: 10. 12. 2020).
14. Статистика туризма. Stat.gov.kz/. [Электронный ресурс]. URL: https://stat.gov.kz/ official/industry/22/statistic/6 (дата обращения: 10. 12. 2020).
15. Всемирный экономический форум, Индекс конкурентоспособности путешествий и туризма 2019 года. Reports.weforum.org. [Электронный ресурс]. URL: http:// reports.weforum.org/travel-and-tourism-competitiveness-report-2019/country-profiles/#economy=KAZ (дата обращения: 10. 12. 2020).
16. Статистика туризма. Stat.gov.kz. [Электронный ресурс]. URL: https://stat.gov.kz/ official/industry/22/statistic/7 (дата обращения: 10. 12. 2020).
17. Профессор Майкл Портер критически оценил реализацию в Казахстане проекта «Кластерная инициатива». Zakon.kz. [Электронный ресурс]. URL: https:// www.zakon.kz/117463-professor-majjkl-porter-kriticheski.html (дата обращения: 10. 12. 2020).
18. Rispoli M., Tamma M. Goods and services, that is, products // Sinergie Italian Journal of Management, 2016.
19. Яковчук А.А. Оценка эффективности региональной политики в сфере туризма // Экономические отношения, 2019. - № 4. - doi: 10.18334/eo.9.4.41232.
20. Minghetti V. From destination to destination marketing and management: Designing and repositioning tourism products // Tourism, 2001. - № 3. - doi: 10.1002/jtr.274.
21. Дагман С. Концептуальные подходы к устойчивому туризму на основе использования интегральных методов маркетинга // Экономические отношения, 2019. - № 4. -doi: 10.18334/eo.9.4.41297.
22. Doloreux D., Shearmur R. Maritime clusters in diverse regional contexts: The case of Canada // Marine Policy, 2009. - № 3.
REFERENCES:
Buhalis D. (2000). Marketing the competitive destination of the future Tourism Management. 21 (1).
Cooke P. (2001). Regional innovation systems, clusters, and the knowledge economy Industrial and Corporate Change. 10 (4). doi: 10.1093/icc/10.4.945. Dagman S. (2019). Kontseptualnye podkhody k ustoychivomu turizmu na osnove ispol-zovaniya integralnyh metodov marketinga [Conceptual approaches to sustainable tourism on the basis of integrated marketing techniques]. Journal of International Economic Affairs. 9 (4). (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.4.41297.
Doloreux D., Shearmur R. (2009). Maritime clusters in diverse regional contexts: The case of Canada Marine Policy. 33 (3).
Dosaliev U.K., Urazbaeva G.Zh., Abishova A.U., Utemisova G.T. (2017). Razvitie industrii gostepriimstva kak odnogo iz prioritetnyh napravleniy razvitiya turiz-ma v Respublike Kazakhstan [Development of the hospitality industry as one of the priority directions of tourism in Kazakhstan]. Economics. 1 (2). (in Russian). doi: 10.18334/asia.1.2.38228.
Enright M.J., Newton J. (2005). Determinants of tourism destination competitiveness in Asia Pacific: Comprehensiveness and universality Journal of Travel Research. 43 (4).
Jackson J., Murphy P. (2002). Tourism destinations as clusters: Analytical experiences from the New World Tourism and Hospitality Research. 4 (1). doi: 10.1177/146735 840200400104.
Kovats F. (2000). Foresight: A Tool for Pre-accession Countries to Face the Challenges of Globalization and Integration Vienna: UNIDO.
Kuznetsova O. P., Kosmin A.D., Kuzmenko A. A., Kuznetsov V. V., Kuznetsova S. V., Samokhvalova O.M. (2019). Turizm kak drayver sotsialno-ekonomicheskogo i sotsio-kulturnogo razvitiya strany [Tourism as a driver of socio-economic and socio-cultural development of the country]. Journal of International Economic Affairs. 9 (3). (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.3.40705.
Minghetti V. (2001). From destination to destination marketing and management: Designing and repositioning tourism products Tourism. 3 (3). doi: 10.1002/jtr.274.
Petrenko E.S., Dauletova A.M., Mazhitova S.K., Shabaltina L.V. (2019). Analiz mergos-udarstvennoy podderzhki po razvitiyu turizma v Respublike Kazakhstan [Analysis of public support measures for the development of tourism in the Republic of Kazakhstan]. Journal of International Economic Affairs. 9 (4). (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.4.41427.
Porter M.E. The competitive advantage of nations: with a new introductionAcademia. edu. Retrieved from https://www.academia.edu/975821/The_competitive_advan-tage_of_nations_with_a_new_introduction
Porter M.E. et al. (1998). Clusters and the new economics of competition Harvard Business Review. 76 (6).
Rispoli M., Tamma M. (2016). Goods and services, that is, products Sinergie Italian Journal of Management. 34.
Ritchie J.R., Crouch G.I., Hudson S. (2000). Assessing the role of consumers in the measurement of destination competitiveness and sustainabelity Tourism Analysis. 5 (2-3).
Torre A., Rallet A. (2005). Proximity and localization Regional Studies. 39 (1).
Yakovchuk A.A. (2019). Otsenka effektivnosti regionalnoy politiki v sfere turizma [Evaluation of the effectiveness of regional policy in tourism]. Journal of International Economic Affairs. 9 (4). (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.4.41232.
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х
>
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Первое
экономическое издательство
Институциональные основы инновационного развития экономики Казахстана как условие стабилизации рынка труда
Тогайбаева Л.И. 1, Вечкинзова Е.А. 2
1 Карагандинский государственный технический университет, Караганда, Казахстан
2 Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, Россия
Сегодня именно инновационная деятельность становится важнейшим фактором не только конкурентоспособности продукции, производимой в стране, но и развитием потенциала трудовых ресурсов страны. Авторами рассматривается влияние созданных институтов инновационного развития на динамику экономического развития Казахстана. Проводится анализ притока иностранных инвестиций, показателей инновационной деятельности предприятий и вклада малых и средних предприятий в ВВП и их влияния на рынок труда Казахстана. Статья будет интересна исследователям, изучающим влияние инновационных процессов на развитие различных аспектов жизнедеятельности социально-экономических систем.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: инновационное развитие, институты развития, инвестиции, малые и средние предприятия, рынок труда, Казахстан
Institutional foundations of innovative development of Kazakhstan's economy as a condition for stabilizing the labour market
Togaybaeva L.I. 1, Vechkinzova E.A. 2
1 Karaganda State Technical University, Kazakhstan
2 V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Russia
Введение
Возможны разные пути успешного развития рыночной экономики: японский, северо- или южноамериканский, южноазиатский. Но все успешные примеры имеют общую черту - инновационную направленность развития экономики. Американцы посчитали, что норма прибыли от 17 самых удачных нововведений, сделанных в 70-х годах, составила в среднем около 56%. В то же время средняя норма прибыли от всех инвестиций в американский бизнес за последние 30 лет составляет всего 16%. Инновация - это конечный результат внедрения в производство новшества, приносящий больший доход, чем простой
аннотация:
экстенсивный рост, связанный с вложением дополнительных трудовых, земельных или капитальных ресурсов. Но для успешной реализации инноваций необходимы не только научная идея, но и соответствующие инвестиции для реализации и профессиональная рабочая сила - от ученых, инженеров, управленцев до высокопрофессиональных рабочих, воплощающих перспективные идеи в конкретный инновационный продукт.
Цель настоящей статьи - на основе методов компаративного анализа и оценки динамики основных показателей экономического развития Казахстана рассмотреть институциональные условия, созданные в стране для инновационного развития и, как следствие, стабилизации рынка труда.
Авторская гипотеза состоит в том, что активизация инновационной деятельности увеличивает потенциал трудовых ресурсов, повышает уровень занятости не только в инновационной сфере, но и традиционных секторах экономики.
Современная мировая хозяйственная система характеризуется необходимостью постоянного роста продуктивности в условиях ограниченности определенных ресурсов. Поэтому в этой системе постоянно осуществляется перестройка составляющих ее компонентов и связей между ними с целью повышения эффективности использования ресурсов. Это достигается за счет непрекращающейся инновационной деятельности в различных секторах и на различных структурных уровнях экономики стран, регионов и всего мирового хозяйства в целом. Инновации успели стать промышленной рели-
abstract:_
Today, it is innovation activity that is becoming the most important factor not only in the competitiveness of products produced in the country but also in the development of the potential of the country's labour resources. The authors consider the impact of the created institutions of innovative development on the dynamics of economic development of Kazakhstan. The analysis of the inflow of foreign investment, indicators of enterprises innovative activity and the contribution of small and medium-size enterprises to GDP and their impact on the labour market of Kazakhstan is carried out. The article will be of interest to researchers studying the impact of innovation processes on the development of various aspects of the life of socio-economic systems.
keywords: innovative development, development institutions, investments, small and medium-size enterprises, labour market, Kazakhstan
JEL Classification: J21, 031, L26, 011 Received: 01.12.2020 / Published: 25.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Togaybaeva L.I. (toglusia0mail.ru)
citation:_
Togaybaeva L.I., Vechkinzova E.A. (2020) Institutsionalnye osnovy innovatsionnogo razvitiya ekonomiki Kazakhstana kak uslovie stabilizatsii rynka truda [Institutional foundations of innovative development of Kazakhstan's economy as a condition for stabilizing the labour market]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 3375-3388. doi: 10.18334/epp.10.12.111449
гией еще в ХХ веке. Они обеспечивают гораздо более высокий уровень отдачи, чем простое привлечение дополнительных ресурсов. На сегодня именно инновационная деятельность становится важнейшим фактором конкурентоспособности продукции, производимой в стране.
Наиболее репрезентативный показатель конкурентоспособности впервые был разработан известной международной организацией - Мировым экономическим форумом в 1979 году, выпускаемый в виде доклада, а с 2004 года - в виде Отчета о глобальной конкурентоспособности [1]. Ежегодный отчет по конкурентоспособности стран в системе мирового хозяйства готовится под эгидой Мирового экономического форума Международным институтом менеджмента (г. Лозанна). За годы исследования конкурентоспособности стран в системе мирового хозяйства и факторов, ее определяющих, специалистами института были разработаны золотые правила конкурентоспособности, следуя которым страна добивается повышения или сохранения своей конкурентоспособности. Эти правила включают в себя стабильность законодательства, инвестиции в технологическую инфраструктуру, образование и непрерывное повышение квалификации работающих, привлечение прямых иностранных инвестиций, внедрение технологических инноваций и выпуск инновационной продукции.
Актуальнейшим вопросом для достижения высокого уровня конкурентоспособности Казахстана является диверсификация экономики и, в частности, промышленности. На сегодня экономика государства напрямую зависит от цен на нефть и объема ее экспорта, который составляет свыше 65% всего экспорта, львиная доля инвестиций в стране направляются именно в нефтедобычу. Это свидетельствует о структурной деградации индустриального комплекса, приводит к неравномерности развития отдельных регионов и, как следствие, к социальным потрясениям на рынке труда [2] (Aubakirova, 2019). Рано или поздно нефть иссякнет, и к тому времени при сохранении существующих пропорций может иссякнуть и человеческий потенциал вследствие миграции, низкого уровня воспроизводства и недостаточности образовательной компоненты.
Состояние рынка труда в республике стало следствием состояния экономики. Развал бывшего СССР «отбросил» бывшие республики на несколько десятилетий назад в их экономическом развитии, «породил» такие проблемы, как безработица и бедность.
об авторах:_
Тогайбаева Люсия Исламовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Инженерное предпринимательство и маркетинг» (tog1usia0mai1.ru)
Вечкинзова Елена Анатольевна, старший научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями, кандидат экономических наук, доцент (kvinO701ist.ru)
цитировать статью:_
Тогайбаева Л.И., Вечкинзова Е.А. Институциональные основы инновационного развития экономики Казахстана как условие стабилизации рынка труда // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. -Том 10. - № 12. - С. 3375-3388. doi: 10.18334/epp.10.12.111449
39,9 41,8
8,o
п пп П I
50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30 -40 -50
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Объем ВВП, млрд. долл.США —■—Рост ВВП,% (правая ось)
Рисунок 1. Динамика ВВП Казахстана Источнис: составлено авторами на основании [3].
28,8
21,2
24,3
21,4 21,0
15,3
11,9
7,9
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Объем иностранных инвестиций, млрд. $
Рисунок 2. Приток иностранных инвестиций в Казахстан в 2005-2019 гг. Источник: составлено авторами на основании [3].
Стремительное падение ВВП не стало исключением и для Казахстана. Однако за годы независимости Казахстану удалось достичь достаточни устойчивого экономического развития. Благодаря проводимым реформам Казахстан смог сохранить скаТильность и добиться устойчивых темпов экономического роста Так, к примеру, с 2000 года по 2019 год ВВП увеличился более чем в 10 раз (рис. 1). А показатель ВВП на душу населения увеличился в 8,68 раз - с П30,1 долларов США в 1999 году до 9812,а долларов США в 2019 году. Число зарегистрированных бозработных уменьшилось на46,3%.
250
200
150
100
0
30
24,3
10
0
Иностранные инвестиции сыграли важную роль в восстановлении и переориентации экономики. Благодаря капиталу и знаниям иностранных инвесторов Казахстан укрепил свои позиции в качестве экономической державы, обладающей мощными энергоресурсами и имеющей амбициозные, но устойчивые планы на будущее.
По данным Агентства по статистике Республики Казахстан [3], с 1993 по 2019 год объем привлеченных инвестиций в основной капитал Казахстана превысил 518,7 млрд долларов США. Рост притока прямых иностранных инвестиций в Республику Казахстан за 2018 год составил 31,35% по отношению к 2007 году (рис. 2).
Значительное увеличение иностранных инвестиций по сравнению с предыдущим годом в Казахстане пришлось на 2006 год, рост составил 151%, в 2012 году по сравнению с 2005 годом - 364%, а в 2019 году рост составил 307,6% [4].
Основным инвестором Казахстана на протяжении 20 лет из числа стран СНГ остается Россия, с которой у Казахстана стабильные производственно-экономические связи как на уровне регионов, так и конкретных производственных предприятий. За последние 15 лет инвестиционный финансовый поток российских компаний в казахстанский бизнес увеличился в 7 раз - с 226,8 млн $ USA в 2005 году до 1 299,2 млн $ USA в 2005 году. Следующим по объему инвестиционных вложений партнером является Беларусь - пик ее инвестиционной активности пришелся на 2012-2014 гг. (165 млн $ USA) и постепенно снизился вдвое к 2019 году (87,1 млн $ USA).
В структуре валового притока прямых иностранных инвестиций по видам деятельности основное вложение прямых инвестиций осуществлялось в горнодобывающую промышленность - за 15 лет доля инвестиций в этот сектор выросла с 24% до 56% [3]. В данной области экономической деятельности страны львиная доля вложенных иностранных инвестиций приходится на услуги, оказываемые предприятиям (54,51%) и на деятельность по проведению геологической разведки и изысканий (47,2%).
В настоящий момент в минерально-сырьевой комплекс Казахстана инвестируют крупнейшие корпорации из 45 стран мира. И конечно, большая часть этих капиталовложений (около 70%) направляется на разработку месторождений углеводородного сырья.
По итогам 2019 года порядка 80% всех углеводородных инвестиций пришлось на долю крупных компаний. Среди них АО «Мангистаумунайгаз», АО «РД «КазМунайГаз», КПО, ТОО «Тенгизшевройл», АО «ПетроКазахстан Кумколь Ресорсиз», ТОО «Казахойл-Актобе», АО «Каражанбасмунай», ТОО СП «Жаикмунай», «Бузачи Оперейтинг ЛТД», ТОО «Саутс Ойл» и ТОО «Казгермунай».
Инвестиционная деятельность недропользователей вносит свой вклад в социально-экономическое развитие страны. Так, за последние 18 лет ими было направленно порядка $3 млрд на поддержку социальной сферы регионов и местной инфраструктуры и на обучение казахстанских кадров.
Следующее место по объему вложенных иностранных инвестиций занимает обрабатывающая промышленность страны - около 14,2%; причем ее доля снизилась с 19,1% в 2016 году до 14,3% в 2019 году.
Весьма очевидно, что не следует ожидать увеличения внешних инвестиций в ближайшее время именно в обрабатывающую промышленность. Основная часть доходов от экономической деятельности в республике приходится на недропользование, ориентированное на экспорт, и оно большей частью сосредоточено в руках иностранных инвесторов. Доходы от недропользования после уплаты налогов в Казахстане вывозятся за рубеж. Для поддержки собственных инвесторов следует создать более благоприятную систему налогов на деятельность предприятий.
Глобализация промышленности создает для развивающихся стран и стран с переходной экономикой большие трудности. Развитые страны двигаются к так называемой постиндустриальной фазе своего развития, которую синонимично называют фазой новой экономики, экономики знаний или информативным обществом [5] (Отогопоуа, МутгаЬаеуа, 2019).
Обеспечение нового качественного развития экономики, способной производить конкурентоспособную и экспортно ориентированную продукцию в несырьевых отраслях экономики, является одной из приоритетных задач. С этой целью в Казахстане была разработана Программа индустриально-инновационного развития на 2020-2025 гг., ключевые подходы которой легли в основу формирования экономики сервисно-технологической направленности.
Одной из целей Программы индустриально-инновационного развития является создание конкурентоспособной и диверсифицированной промышленности, а также подготовка условий для перехода к сервисно-технологической экономике путем инновационного развития.
Курс на инновационное развитие требует существенного смещения приоритетов в инвестиционной политике в сторону новых технологий и развития человеческого потенциала [6] (Tagaтov, 2019). Связь этих двух факторов неразрывна, поскольку без наличия науки и системы образования невозможно создать и эксплуатировать новацию.
При реализации Программы важная роль отводится функционированию специальных институтов развития, которые получили финансовую поддержку государства (рис. 3).
Помимо активизации работы Банка развития важные функции возлагаются на созданные институты: Казахстанский инвестиционный фонд; Инновационный фонд; Корпорация по страхованию экспорта и др. Институты развития существуют во многих странах мира, где они являются частными и независимыми, в Казахстане такие институты учредило государство с целью ускорения инновационного развития экономики.
Банк развития является основным институтом инновационного развития, создан еще в 2001 году для повышения эффективности государственной инновационной деятельности. Он формирует базу для привлечения средних и краткосрочных заемных средств для поддержки частного сектора и государства в перерабатывающих отраслях
Рисунок 3. Институты инновационного ¡развития и их бюджетная поддержка Источник: составлено авторами.
и инфраструктуре в части инвестиционно-инновационных проектов, обеспечивающих техническое перевооружение и модернизацию производства.
Казахстанский инвестиционный фонд выполняет важнейшую роль при реализации государственной инновационной политики в части оказания финансовой поддержки инициатив частного сектора в несырьевом секторе экономики путем долевого участия в уставном капитале предприятий. Основными задачами инвестиционного фонда являются создание венчурных фондов и инвестирование венчурных проектов, предоставление инвестиционных грантов, управление акциями инвестируемых предприятий. Деятельность фонда позволяет правительству участвовать в создании новых и важных конкурентоспособных производств и предприятий.
Инновационный фонд как институт развития призван стимулировать венчурную функцию рыночной экономики, необходимую для создания и развития высокотехнологических отраслей экономики. В Казахстане функционирует несколько крупных инновационных фондов с государственным участием - ЗАО «Республиканский инновационный фонд», АО «Национальный инновационный фонд», «Инновационный государственный фонд».
Фонд науки функционирует как некий специальный бюджетный счет без эффективных действенных механизмов управления его средствами. Бюджетные средства, выделяемые на научные исследования, распыляются, истинно новые направления не поощряются, отсутствует эффективный контроль и оценка результатов исследований. На сегодня Фонд не является генерирующим центром в структуре инновационной деятельности, который подготавливает «питательную среду» и обеспечивает информационную поддержку новых разработок. В перспективе он должен выполнять функции Государственного института инновационного развития.
Удельный вес затрат на исследования и разработки по отношению к ВВП в Казахстане в 2019 году составил всего 0,12%, тогда как в США - 2,8%, Германии - 3,1%, Франции - 2,2%, России - 1,0%, Белоруссии - 0,6% [7].
0,30
0,15
0,25
0,20
0,25 0
0,13
0,10
0,12 0,12
0,05
0,00
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Рисунок 4. Доля внутренних затрат на НИОКР от валового внутреннего продукта Казахстана,% Источник: составлено авторами на основе [9].
Как видно на рисунке 4, доля внутренних затрат на НИОКР в Казахстане стабильно снижается на протяжении 17 лет с 0,25% в 2003 году до 0,12% в 2019 году.
Опрос 701 пред с тавителя науки, прове денный в 2017 году иссл едо вательским центром Bisam Central Asia [8],вышвил, что опыыг и квалификация кадров являются самыми сильными сторонами казахстанской науки, а заработнаяплата научных работников и материально-техническое оснащение научных учреждений - самой слабой стороной.
Такие тенденции финансирования науки негативно отражаются не только на временной задержке реализации результатов научныох исследовани й в практике инновационной деятельности, но и приводят к утечке мозгов - воесококвалифицированныге ученые, не нашедшие финансовое обеспечение для реализации своих исследований, покидают не только этот сектор экономики, но и страну [10] (Vechkinzova, Iskakov, 2017). Статистика численности исследователей НИОКР в Казахстане уже показывает снижение численности исследователей на 16,4% с2014по 2018 год [В]. Очевидно, чго именно Фонд науки должен быгть флагманом создание условий для научной оеетольности в государстве, разрабатывать и предлагать эффективные и результативные меры поддержки и развития казахстанских ученых, но к сожалению, на сегодняшний день это не так.
Центр инжиниринга иг транеферта теонологий призван оказыавать предприятиям инжиниринговые услуги, осуществлять тр ансфгрт передовых заруб ежных техноло гий, маркетинг внеш него и внутреннего рынков технологий и анализ мировых тенденций развития данной сферы услуг.
Центр маркетинголо-аналитических иссллдований создан для снабжения инвесторов и производит глей высоких и ваукогмких технологий и инновационной гфодук-ции актуальной информацией о результатав истледований состояния, перспективах и конъюнктуре казахстанских и зарубежных рынков, возможностях присутствия там казахстанских товаров и услуг.
Корпорация по страхованию экспорта оказывает услуги страхован ия и перестрахования политических и регулятивных рисков для казахстанских производите-лей-экспортеррв. По мере роста страхового фонда а его готовности страховоть риски экспортно-импортных операций корпорация сосредсоочит свою активность на страховании политических рисков и распространении коммерческой информации о международных рынках.
В Программе индустрипльно-инновационного аазвития определен ряд мероприятий в общенациональном масштабе, которые обеспечивают функционирование инновационного развития государства (рис. 5).
Новое поле для развития сотрудничества с иностранными инвесторами открывают и создаваемые в Казахстане специальные экономические зоны как один из видов инновационной иафрастр^втуры. Среди них СЭЗ «Морп орт Актау» (транс-портно-логистические услуги), «Астааа - Новый город» (строитеньство и производство строительных материалов), Парк информационных технологий вблизи Алматы, «Ощустш» в Южно-Казахстанской области (развитие текстильной промышленности), Национальный индустриальный неф техимический технопарк в Атырауской области, а также СЭЗ «Бурабай» (развитие туристического кластера).
В этих зонах инвесторам предоставляются земельные участки, обеспеченные всей инфрастроктурой, необходимой для эффективной организации новых прыизводств. На их территории действует режим свободной таможенной зоны, а также предусмотрены значительные налоговые льготы. Это позволяет не только стимулировать инвестиции в обрабаты вающий сектор, ро и определять место расположен ие тлчек промышленного роста в соответствии с государственной экономической и региональной политикой [11] (Увскктгоуа, Оопйко, 2017).
Осоысллррдп необходимость а готовность общлствд с инновационному рдзватаю
Врларлрал гибкой састлоы оплрлждющлй
йиагитивса а йлрлйиагитинса сдарон
Рдзватдп арривдоаиррдп анфрдструстурд
СнибиаPыK днтиодтазариндррыK доступ с анфородцаи об арриндоаирриK деятельности
*
► * ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА
I
Увсирлррдп днтиодтаздоап а соопьютлраздоап нслх сфлр эсириоачлвсиK алптлльривта
Рдзватдп арфиродоаиррдп
анфрдвтрустурд нд гивуадрвтнлррио уровне
Рисунок 5. Факторы, обеспечивающие инновационное развитие экономики Источник: составлено авторами.
В рамках Таможенного союза для Казахстана сохраняются инвестиционные преференции на освобождение от уплаты таможенных платежей на оборудование и комплектующие, ввозимые для реализации инвестиционных проектов на территории республики.
Таким образом, в Казахстане уже сегодня имеются условия для создания производств, ориентированных не только на внутренний рынок, но и на соседние страны, в первую очередь на рынок Таможенного союза.
Как видно из рисунка 5, инновационная экономика предусматривает внедрение опережающей подготовки и переподготовки кадров в общенациональном масштабе как одного из важнейших факторов реализации Программы индустриально-инновационного развития Казахстана.
Совершенствование человеческого потенциала и подготовка высококвалифицированных профессиональных кадров является неотъемлемым условием индустриально-инновационного развития экономики [12] (Увскктгоуа, 2018). На сегодня кадровый потенциал Казахстана отстает от показателей развитых стран и не отвечает перспективам инновационного развития, поскольку удельный вес студентов по научно-техническим специальностям от численности населения в возрасте 20-29 лет составляет 7%, что значительно меньше среднеевропейского уровня (11,3%) и показателя США -10,2%. Развитые страны, кроме того, прибегают к «импорту мозгов» за счет высокого жизненного уровня.
Для реализации Программы Министерством труда Республики Казахстан создаются центры, занимающиеся вопросами мониторинга спроса и предложения рабочей силы в разрезе специальностей, требуемых для промышленных предприятий, профессиональной подготовкой, аттестацией и переподготовкой рабочих и технических специалистов с участием государственного и частного сектора. Создание центров предусмотрено во всех регионах страны.
Рассмотренная выше институциональная система поддержки инновационного развития была создана в Казахстане в 2001-2003 годах. И первые ее результаты уже можно было фиксировать начиная с 2005 года (рис. 6).
За 17 лет объем инновационной продукции в стране вырос в 17 раз с 65,02 млрд тенге в 2003 до 1 113,57 млрд тенге в 2019 году. Общий валовый объем продукции в Казахстане рос практически пропорционально, поэтому доля инновационной продукции в ВВП Казахстана оставалась практически постоянной на протяжении всего этого периода: 1,27% в 2005 году до 1,6% в 2019 году. Однако необходимо обратить внимание на пятикратный рост уровня инновационной активности предприятий и организаций по технологическим инновациям, что может наряду с другими факторами являться подтверждением результативности деятельности институтов инновационного развития в Казахстане.
Учитывая, что технологические и продуктовые инновации в основном создаются в рамках малых и средних предприятий (МСП), представляется интересной динамика выпуска продукции МСП и ее связь с ВВП Казахстана (рис. 7).
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Ш Уровень инновационной активности предприятий и организаций по технологическим инновациям, % Ш Доля инновационной продукции (товаров, услуг) по отношению к ВВП , %
Рисунок 6. Динамика показателей инновационного развития в Казахстане за 2005-2019 годы Источник: составлено авторами на основе [9].
Выпуск продукции МСП, млрд. тенге ^^1ВВП, млрд. тенге И Доля МСП в ВВП, % (правая ось)
Рисунок 7. Динамика вклада МСПвЕЖП республики Казахстан Источник: составлено аваорами на основе [13].
Как видим, доля МСП в ВВП Казахстана также выросла в три раза с 10,5% в 2005 году до 31,7% в 2019 году. Конечно, нельзя утверждать, что рост количества МСП произошел только за счет увеличения именно инновациункых малых и средних предприятий, но общие тенденции иннввационного развития привели к уевеличению предпринимательской активности и улучшению показатеней рынка труда [ 14] (Рв^впко, УнскНтгоуа, 2019).
На рисунке 8 видно, что численность занятых в МСП за рассматриваемый период практически удвоилась, а доля занятых в МСП в общей численности занятых в стране увеличилась на 52% (с 25,8% в 2005 году до 39,3% в 2019 году).
7 857 7 903
8507 8571 8510 8433 8553 8
585 8
695 8 7 39,3
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 i [Численность занятых в МСП, тыг человек г IЗанятые всего, тыс.человек ^И^Доля МСП в занятых, % (правая ось)
Рисунок 8. Доля занятых в МСП в общей численности занятого населения Казахстана Источник: составлено авторами на основе [13].
Гипотезу о влиянии инновационных процессов в Казахстане на стабилизацию рынка труда также подтверждает рассчитанный авторами коэффициент корреляции между показателями объема выпущенной инновационной продукции и чисслнностью занятых в малых и средних предприятиях - R = 0,83, что говорит о наличии сильной связи в динамике этих двух показателей.
Заключение
Одной из приоритетных задач государства является обеспечение качественно нового развития экономики, способной производить конкурентоспособную и экспортно ориентированную продукцию в несырьевых отраслях экономики. Ускорение экономического развития приводит к снижению безработицы, бедности и надлежащей социальной защите части населения, испытывающей в этом потребность [5] (Orozonova, Myrzabaeva, 2019). Приоритетами в инвестиционной политике Казахстана при реализации Программы индустриально-инновационного развития являются развитие инновационных технологий и человеческого потенциала. Опыт 17 лет реализации институциональных мер обеспечения инновационного развития показывает результативность выбранного направления не только с позиции диверсификации экономики, но и стабилизации рынка труда. Приоритетами дальнейшей работы институтов развития должны стать оценка эффективности реализуемых ими мер, выделение перспективных ниш инновационного развития экономики Казахстана и оказание адресной поддержки.
9 000
8 000
7 000
6 000
5 000
4 000
3 000
2 000
1 000
5
0
0
ИСТОЧНИКИ:
1. World economic forum. [Электронный ресурс]. URL: https://www.weforum.org/ reports (дата обращения: 01.12.2020).
2. Аубакирова Г.М. Новые подходы к построению модели экономического роста Казахстана // Экономические отношения. - 2019. - № 1. - с. 123-134. - doi: 10.18334/ eo.9.1.39729.
3. Бюро национальной статистики Агентства по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан. Статистика инвестиций. [Электронный ресурс]. URL: https://stat.gov.kz/official/industry/161/statistic/6 (дата обращения: 01.12.2020).
4. Национальный банк Республики Казахстан. Инвестиции в Республику Казахстан. [Электронный ресурс]. URL: https://nationalbank.kz/ru/news/pryamye-investicii-po-napravleniyu-vlozheniya (дата обращения: 01.12.2020).
5. Орозонова А.А., Мырзабаева Н.М. Проблемы рынка труда в странах ЕАЭС // Экономические отношения. - 2019. - № 2. - c. 771-778. - doi: 10.18334/eo.9.2.39780.
6. Тагаров Б.Ж. Информационные причины дискриминации на рынке труда // Экономика труда. - 2019. - № 1. - c. 145-156. - doi: 10.18334/et.6.1.39701.
7. Мировой атлас данных. [Электронный ресурс]. URL: URL: https://knoema.ru/atlas (дата обращения: 01.12.2020).
8. Цой Е. Сколько тратит Казахстан на научные исследования?. [Электронный ресурс]. URL: https://vlast.kz/jekonomika/21610-skolko-tratit-kazahstan-na-naucnye-issledovania.html (дата обращения: 01.12.2020).
9. Бюро национальной статистики Агентства по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан. Статистика инноваций. [Электронный ресурс]. URL: https://stat.gov.kz/official/industry/24/statistic/7 (дата обращения: 01.12.2020).
10. Вечкинзова Е.А., Искаков А. Анализ положения политики открытого доступа в казахстанской науке // Научная периодика: проблемы и решения. - 2017. - № 1. -c. 7-19.
11. Вечкинзова Е.А., Горидько Н.П. Кластеризация регионов Казахстана: роль инноваций и инвестиций. / Материалы IV Всероссийского симпозиума по региональной экономике. - Екатеринбург: Институт экономки УрО РАН, 2017. - 83-87 c.
12. Вечкинзова Е.А. Инновационный потенциал экономического развития регионов Республики Казахстан // Друкеровский вестник. - 2018. - № 1 (21). - c. 183-193.
13. Бюро национальной статистики Агентства по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан. Статистика труда и занятости. [Электронный ресурс]. URL: https://stat.gov.kz/official/industry/25/statistic/6 (дата обращения: 01.12.2020).
14. Петренко Е.С., Вечкинзова Е.А. Анализ эффективности финансирования программ поддержки малого бизнеса в Республике Казахстан // Экономика Центральной Азии. - 2019. - № 4. - c. 19-34. - doi: 10.18334/asia.3.1.40757 ISSN: 2542-0607.
REFERENCES:
Aubakirova G.M. (2019). Novye podkhody k postroeniyu modeli ekonomicheskogo rosta Kazakhstana [New approaches to building a model of economic growth in Kazakhstan]. Journal of International Economic Affairs. (1). 123-134. (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.1.39729.
Orozonova A.A., Myrzabaeva N.M. (2019). Problemy rynka truda v stranakh EAES [Problems of the labour market in EAEU countries]. Journal of International Economic Affairs. (2). 771-778. (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.2.39780.
Petrenko E.S., Vechkinzova E.A. (2019). Analiz effektivnosti finansirovaniyaprogramm podderzhki malogo biznesa v Respublike Kazakhstan [Analysis of the effectiveness of financing small business support programs in the Republic of Kazakhstan]. Ekonomika Tsentralnoy Azii. (4). 19-34. (in Russian). doi: 10.18334/asia.3.1.40757 ISSN: 2542-0607.
Tagarov B.Zh. (2019). Informatsionnye prichiny diskriminatsii na rynke truda [Information causes of labour market discrimination]. Russian Journal of Labor Economics. (1). 145-156. (in Russian). doi: 10.18334/et.6.1.39701.
Vechkinzova E.A. (2018). Innovatsionnyy potentsial ekonomicheskogo razvitiya regionov Respubliki Kazakhstan [Innovative potential of economic development of the regions of the Republic of Kazakhstan]. Drukerovskij vestnik. (1 (21)). 183-193. (in Russian).
Vechkinzova E.A., Goridko N.P. (2017). Klasterizatsiya regionov Kazakhstana: rol innovatsiy i investitsiy [Clustering of Kazakhstan's regions: the role of innovation and investment] (in Russian).
Vechkinzova E.A., Iskakov A. (2017). Analizpolozheniya politiki otkrytogo dostupa v kazakhstanskoy nauke [Analysis of open access policy in Kazakhstan science]. Scientific periodicals: problems and solutions. (1). 7-19. (in Russian).
World economic forum. (in Russian). Retrieved December 01, 2020, from https://www. weforum.org/reports
ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО
Том 10 • Номер 12 • Декабрь 2020 ISSN 2222-534Х
>
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Первое
экономическое издательство
Подход к моделированию образовательной миграции с применением нечеткой логики и агент-ориентированного моделирования
Мигранова Л.И. 1, Атнабаева А.Р. 1
1 Институт социально-экономических исследований - обособленное структурное подразделение Федерального государственного бюджетного научного учреждения Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук, Уфа, Россия
В статье описан подход к моделированию образовательной миграции с применением нечеткой логики и агент-ориентированного моделирования на примере Республики Башкортостан. Оценка влияния механизмов государственного воздействия на поведение агентов как фактор снижения уровня образовательной миграции в регионе - цель комплексного авторского исследования. Для достижения поставленной цели проанализированы тенденции и уровень образовательной миграции в Республике Башкортостан. Описаны агенты модели, их характеристики, стратегии поведения и взаимодействие между собой. Разработан алгоритм функционирования агент-ориентированной модели в блоке «Образовательная миграция». Разработана модель поведения абитуриентов при выборе места учебы на основе аппарата нечеткой логики. Проведена апробация модели на ретроспективных данных. Сделан вывод о том, что разработанная модель может стать одним из блоков при разработке инструментария перспективной кадровой подготовки региона для проведения численных экспериментов с целью внедрения эффективного механизма регулирования образовательной системы региона на уровне региональных органов власти. ФИНАНСИрОВАНИЕ. Статья выполнена в рамках государственного задания УФИЦ РАН № 075-0121120-01 на 2020 г.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: образование, образовательная миграция, миграция, агент-ориентированное моделирование
Approach to modeling educational migration using fuzzy logic and agent-oriented modeling
Migranova L.I.1, Atnabaeva A.R.1
1 Institute of Social and Economic Research, Ufa Scientific Center, RAS, Russia
Введение
Демографическая ситуация как в стране в целом, так и в регионах негативно сказывается на образовательной системе региона. Спад рождаемости, увеличение доли образовательной миграции приводят к снижению численности абитуриентов [1] (81аИ$Иоке$ку1 $Ъотп1к,
аннотация:
2019). В условиях цифровизации (возникновение новых форм обучения, информационная мобильность, внедрение единого государственного экзамена) [2, с. 13-22; 3] (Klochkova, Sadovnikova, 2019, p. 13-22; Gainanov, Klimenteva 2020), изменений требований работодателей к компетенциям специалистов (hard skills, soft skills) [4] (Saifullina,
2020) и усиливающегося профессионально-квалификационного дисбаланса возникает необходимость изучения и прогнозирования поведения абитуриентов, разработка и внедрение эффективного инструмента государственного воздействия на их поведение с целью сокращения образовательной миграции. Сегодняшние реалии диктуют политику жесткой конкуренции и борьбы региональных вузов со столичными вузами и площадками дистанционного обучения за привлечение абитуриентов и обеспечения соответствия требованиям рынка труда. Низкая конкурентоспособность региональных вузов увеличивает долю образовательной миграции, что в конечном итоге приводит к потере качества и численности будущих трудовых ресурсов.
В Республике Башкортостан образовательная деятельность ведется в 10 образовательных организациях высшего образования, из которых 8 вузов являются государст-
abstract:_
An approach to modeling educational migration using fuzzy logic and agent-oriented modeling on the example of the Republic of Bashkortostan is described. An assessment of the impact of state influence mechanisms on the behaviour of agents as a factor in reducing the level of educational migration in the region was the purpose of a comprehensive authors' research. To achieve this goal, the trends and level of educational migration in the Republic of Bashkortostan were analyzed. The agents of the model, their characteristics, behaviour strategies and interaction with each other were described. The algorithm of functioning of the agent-oriented model in the educational migration block was developed. A model of applicants behaviour when choosing a place of study based on the fuzzy logic apparatus was developed. The model was tested on retrospective data. It was concluded that the developed model can become one of the blocks in the development of tools for prospective personnel training in the region for conducting numerical experiments in order to introduce an effective mechanism for regulating the educational system of the region at the level of regional authorities.
ACKNowLEDGMENTS. The article was carried out within the framework of the state task of the Ufa Scientific Center, RAS No. 075-0121 1-20-01 for 2020.
keywords: education, educational migration, migration, agent-oriented modeling
JEL Classification: I25, I26, I29 Received: 18.12.2020 / published: 25.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Migranova L.I. (lilya27100yandex.ru)
citation:_
Migranova L.I., Atnabaeva A.R. (2020) Podkhod k modelirovaniyu obrazovatelnoy migratsii s primeneniem nechetkoy logiki i agent-orientirovannogo modelirovaniya [Approach to modeling educational migration using fuzzy logic and agent-oriented modeling]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (12). - 33893402. doi: 10.18334/epp.10.12.111482
венными, 2 - негосударственными, а также 19 филиалов российских вузов по более чем 58 направлениям подготовки. Статистика по численности студентов, обучающихся в вузах Республики Башкортостан, представлена на рисунке 1 и охарактеризована снижением численности обучающихся: в 2019 численность студентов составляла 100,5 тыс. чел., что на 41% ниже, чем в 2010 году [5] №аН5Нске5ку{ $Ъоттк, 2019). Снижение численности обучающихся вызвано последствиями демографического спада в начале 90-х годов, в то время рождаемость снизилась до рекордных значений: 41368 чел. в 1999 году, для сравнения: пик рождаемости пришелся на 1987 год и составлял 81950 чел., а в 2019 году рождаемость составила 47010 чел. [1; 6 с. 1430] ^аШНскехкуп вЪогпгк,, 2019; Оатапоу, Migтanova, 2020, р. 1430).
В 2018 году, согласно официальной статистике, в республике сменили место жительства 127352 человека, что на 6% больше, чем в 2017 году. В 2019 году численность мигрантов составила 11358415 чел., данный показатель снизился на 10% по сравнению с предыдущим годом. Также следует отметить, что в 2017 году миграционная убыль составила 2607 человек, в 2018 году - 8858, а в 2019 году - 5506 [7] (Statisticheskyi
Рисунок 1. Динамика численности обучаюп-исся в образовательных организациях высшего образования Республики Башкортостан, тыс. чел. Источник: составлено авторсми [5] 1Statis-ichбskyisЪoтmk, 2019С.
об авторах :_
Мигранова Лилия Ишмухаматовна, старший науеный сотрудник, кандидат экономичистих наук ([i1ya271O0yandex.ru)
АтнабаеваТоуу Васоиевна, нсучныш сотрудник Ызоиу0таСш)
цитировать статью:_
Мигранова Л.И., Атнабаева А.Р. Подход к моделированию образовательной миграции с применением нечеткой логике и агент-ориентированногв моделиросания // Экономика, предприниматевьство и право. - 2020. - Том 10. - № 12. - С. 3389-3402. doi: 10.18334/ерр.10.12.111482
зЪоттк, 2019). Показатели миграционной убыли выше всего среди населения, сменившего место жительства в связи с учебой. Основная часть миграционной убыли пришлась на такие муниципальные образования, как Чишминский, Ишимбайский, Баймакский, Хайбулинский районы и г. Стерлитамак. Внутрирегиональная миграция в 2018 году составила 96565 человек, а межрегиональная - 39301 чел., в 2019 году соответствующие показатели составили 95037 и 36664 человек. Распределение выбывших из Республики Башкортостан мигрантов пришлось в основном на такие федеральные округа, как Уральский (Тюменская область, Ханты-Мансийский АО, Ямало-Ненецкий АО), Приволжский (Республика Татарстан), Центральный (Москва и Московская область), Северо-Западный (Санкт-Петербург и Ленинградская область) [8 с. 93-99] (ШгатШШпоу, АШаЬаеуа, Актв1гуапоуа, 2020, р. 93-99). Как показывает статистика, выбывают в основном лица моложе трудоспособного и трудоспособного возраста, а возвращаются в республику население старше трудоспособного возраста. Республика Башкортостан находится на втором месте по численности выбывшего населения среди регионов Приволжского федерального округа.
На четвертом месте в списке обстоятельств, вызвавших необходимость смены места жительства, указана причина «в связи с учебой», по данному пункту в 2018 году покинули регион 15333 человека, что составило 13% от всех мигрантов [7] (Statisticheskyi $Ъоттк, 2019). В основном это молодежь от 16 до 20 лет, не имеющие высшего профессионального образования. Согласно данным Министерства образования и науки РБ, 25% выпускников школ покидают регион для обучения в вузах за пределами республики, сдача ЕГЭ позволяет это сделать. Если раньше для того, чтобы подать документы в вузы Москвы и Санкт-Петербурга, приходилось туда ездить, то теперь, сдав ЕГЭ на высокие баллы, можно поступить в любой престижный вуз страны. Следует отметить, что это очень серьезная проблема, поскольку сдерживающий когда-то миграцию фактор отпал. Как показал опрос, 40% из всех выпускников школ уехали, так как в университетах республики нет желаемых специальностей, остальные 60% решили учиться в вузах других регионов по иным причинам. Статистика по стобалльникам еще более удручающая: из 127 стобалль-ников в нынешнем году в вузы республики планировали поступать 45%, остальные 55% намерены учиться в других регионах. Для сравнения: в прошлом году 17% поступили в республиканские университеты, остальные уехали из Башкирии [9] (Analiticheskaya spтavka, 2018).
В связи с демографическим спадом [10 с. 16; 11 с. 383-398] (АШаЬаеуа, ШгатШШпоу, 2019, р. 16; Oтeshnikov, ШгатШШпоу, 2019, р. 383-398) и оттоком молодежи за пределы республики обостряются такие проблемы, как развитие эффективной кадровой политики региона, восполнение кадров, увеличение профессионально-квалификационного дисбаланса и др. Вышеназванные проблемы требуют разработки научно обоснованной, практически реализуемой системы управления поведением абитуриента с целью снижения уровня миграции среди молодежи.
Несмотря на значительное количество работ, посвященных проблемам регулирования образовательной миграции [12 с. 16; 13 с. 307-311; 14 с. 64-69] (Doroshenko, 2019, p. 16; Nasadkin, Pituhin, Astafeva, 2015, p. 307-311; Pituhin, Semenov, 2014, p. 64-69), комплексно не рассмотрены индивидуальные характеристики абитуриентов, а также меры государственного воздействия на них.
Применение агент-ориентированного подхода к решению перечисленных проблем позволит создать реальный механизм эффективной государственной политики в сфере образовательной миграции как фундамент формирования и развития кадровой обеспеченности региона на основе научно обоснованных подходов с применением методов экономико-математического моделирования [15-18] (Bahtizin, 2008; Karpov, 2006; Kiseleva, 2009; Sushko, 2012).
Отличительной особенностью разрабатываемой модели является описание поведения абитуриента, максимально приближенной к реальности с применением технологий нечеткого и агент-ориентированного моделирования. В качестве объекта исследования выступает население Республики Башкортостан.
подход к моделированию образовательной миграции с применением нечеткой логики и агент-ориентированного моделирования
В модели представлены 3 типа агентов: «Человек», «Специальность» и «Регион». Для агента типа «Человек» определены следующий набор параметров:
• «Возраст» - начальное значение для нового агента равно 0;
• «Пол» - определяется при создании (рождении) агента на основе логики «на 105 мальчиков рождается 100 девочек» ;
• «Место жительства» - значение для нового агента наследуется от переменной «Место жительство родителей»;
• «Баллы ЕГЭ» - равна сумме баллов, сданных по трем выбранным предметам;
• «Доход семьи» - рассчитывается на основе данных переменной «Заработная плата родителей», деленной на количество человек в категории «Семья»;
• «Специальность» - содержит информацию о выбранной специальности, механизм выбора представлен в работе [19] (Gainanov, Migranova, Minyazev, 2020);
• «Статус» - отражает информацию о миграционной активности агента (активен / не активен);
• «Удаленность» - зона тяготения к крупным городам. Местоположение агентов сгруппировано по зонам тяготения к крупным городам [20 с. 38-57] (Ataeva, Ulyaeva, 2018, p. 38-57):
I зона тяготения к Уфе: Архангельский, Аургазинский, Бирский, Благоварский, Благовещенский, Иглинский, Кармаскалинский, Кушнаренковский, Нуримановский, Салаватский, Уфимский, Чишминский районы, вероятность миграции 10%;
II зона: Альшеевский, Буздякский, Буравеский, Бурзянский, Гафурийский, Давлекановский, Дюртюлинский, Ишимбайский, Караидельский, Мелеузовский,
Мишкинский, Миякинский, Стерлибашевский, Стерлитамакский, Чекмагушевский, вероятность миграции 9%;
III зона тяготения к Оренбургу: Зианчуринский, Зилаирский, Кугарчинский, Куюргазинский, Федоровский, Хайбуллинский районы, вероятность миграции 12,5%;
IV зона тяготения к Казани, Нижнекамску Альметьевску, Набережным Челнам: Бакалинский, Белебеевский, Бижбулякский, Ермекеевский, Илишевский, Туймазинский, Краснокамский, Шаранский районы, вероятность миграции 16,7%;
V зона тяготения к Перми, Ижевску: Аскинский, Балтачевский, Калтасинский, Татышлинский, Янаульский районы, вероятность миграции 28,5%;
VI зона тяготения к Екатеринбургу: Белокатайский, Дуванский, Мечетлинский, Кигинский районы, вероятность миграции 40%;
VII зона тяготения к Магнитогорску, Челябинску: Абзелиловский, Баймакский, Белорецкий, Учалинский районы, вероятность миграции 50%;
«Известность (или зависимость)» - уровень зависимости от общественного мнения (этот показатель отражает желание абитуриента получить образование в престижном вузе).
Второй тип агентов «Специальность», которые представлены направлениями подготовки в соответствии Перечнем направлений подготовки высшего образования, для которых определен следующий набор параметров:
• «Наименование» - в соответствии с Перечнем направлений подготовки высшего образования;
• «Престижность» - количество запросов в поисковой строке за год;
• «Количество бюджетных мест» - сумма бюджетных мест по i-ой специальности, в соответствии с контрольными цифрами приема формируемых Министерством науки и высшего образования Российской Федерации;
• «Стоимость обучения» - среднее значение по всем вузам Республики Башкортостан;
• «Количество мест в общежитии».
Третий тип агентов «Регион» представлен в единственном экземпляре и отражает социально-экономические характеристики и поведение Республики Башкортостан, для которого определены следующие параметры:
• «Количество бюджетных мест» - сумма бюджетных мест по всем специальностям;
• «Стоимость обучения» - среднее значение стоимости обучения по всем специальностям;
• «Рейтинг вузов» - максимальное значение рейтинга вузов по мировому рейтингу Round University Ranking среди вузов Республики Башкортостан.
• «Количество мест в общежитиях» - максимальное количество мест в общежитиях, предоставляемых высшими образовательными учреждениями для студентов всех курсов;
Таблица 1
описание входных переменных
наименование диапазон значений термы тип функциональной принадлежности
Уровень знаний 0..300 высокий средний низкий Гауссова
Доход 0..150 высокий средний низкий Гауссова
Зависимость 0-100 высокая средняя низкая Гауссова
Удаленность 0..7 близко далеко Гауссова
Статус агента 1..3 активный не активный Гауссова
Источник: составлено авторами.
• «Вузы» - число вузов, расположенных в регионе (не филиалы), вошедших в топ-100 вузов России по рейтингу Round University Ranking.
Концепция агент-ориентированной модели заключается в создании цифрового двойника абитуриента, поведение которого максимально приближено к реальности. Проанализировав мотивации абитуриентов при выборе вуза, были выделены ключевые параметры агента «Человек»:
• уровень знаний - сумма баллов ЕГЭ по 3 предметам;
• средний уровень дохода семьи на одного человека;
• уровень зависимости от статуса вуза;
• удаленность места проживания от ближайшего вуза.
В связи с тем, что поведение агентов сложно описать, опираясь только на количественные показатели, для имитации поведения агентов в модели была использована нечеткая логика, разработанная в среде Matlab с помощью расширения Fuzzy Logic Toolbox. Главной зависимой переменной является «Статус агента». Входными лингвистическими переменными выступают факторы, влияющие на поведение агентов при выборе вуза, описанные выше и представленные в таблице 1.
На основе экспертных оценок и ретроспективных статистических данных с помощью модуля fuzzy были сформированы продукционные правила, которые имеют вид «Если - То» (табл. 2).
На рисунке 2 представлен фрагмент визуализации поверхности нечеткой логики, отражающий зависимость выходной переменной «Статус агента» от следующих параметров: удаленность места жительства от ближайшего вуза и уровень знаний, разница суммы баллов ЕГЭ и средний уровень дохода семьи на одного человека. Так, при высоком уровне знаний и увеличении дохода семьи статус агента «активен».
Таблица 2
Продукционные правила построения системы нечеткого вывода
№ ЕСЛИ то
Уровень знаний Доход Зависимость Удаленность Статус агента
1 низкий низкий низкая бгавко ое актиоен
2 высокий низкий низкая далеко активный
3 низкий высокий оизкав далеко активный
4 высокий высо кий высокая близко активный
142
Источник: составлено авторами.
Рисунок 2. Визуализация поверхности нечеткого вывода рассматриваемой модели Источник: составлено авторами.
Для наглядного представления логики поведения агентов на рисунке 3 изображен алгоритм функционирования агент-ориентированной модели, а именно блок миграционной активности абитуриентов. На начальном этапе работы модели создаются агенты «Человек», «Специальность» и «Регион» на основе официальных данных из статистических сборникев региона [1, 5, 7] (StatisticheskyesЪoтniki, 2019).
Далее реализуется блок «Образование». Для каждого агента «Человек» в возрасте 17 лет осуществляется выбор и сдача единого государственного экзамена, описанные в статье [19] (Gainanov, Migтanova, Minyazev, 2°20):
Допущение: в модели агент выбирает только 1предмет, в случае несдачи ЕГЭ считается, что он остается в РБ.
Далее, в соответствии с выбранными эксаменами, дгя агкнта «Человек» формируется список специальностей и на основе правил престижности и наличия вакантных мест выбирается специальность. После чего для каждого агента определяется статус
